JP6566903B2 - 表面欠陥検出方法および表面欠陥検出装置 - Google Patents

Description

この発明は、形状が長手方向に均一な長尺物に対して、光切断法を用いて表面形状を測定し、表面に発生する傷や突起などの凹凸状の欠陥を検出するための表面欠陥検出方法および表面欠陥検出装置に関するものである。

物体表面の欠陥検査には、光切断方法による表面形状の測定技術が広く知られている。この方法は、線状光で投影した被検査物表面の反射光を、投影方向とは異なる角度から、カメラなどの２次元撮像デバイスで撮像し、その画像データから三角測量の原理を用いて被検査物の表面形状を評価することができる。
一般的な表面欠陥の検出方法では、正常な表面形状データを参照し、差分値から被検査物の表面形状の欠陥判定が行われる。

特許文献１は、対象物の表面に刻印された凹凸文字を抽出することを目的としており、光切断法にて取得した対象物の表面形状データと、対象物に凹凸文字が刻印される前の表面形状を近似した曲面との差分から凹凸文字を抽出している。凹凸文字の表面形状は、凹凸文字のエッジ部分では表面形状データの２次微分値が大きくなることから、２次微分値が大きくなる点を中心として凹凸文字幅分の範囲で重みが小さくなるように設定し、重き付き最小二乗法により算出できるとしている。この従来の方法は、凹凸文字に替えて本案が適用対象とする表面欠陥を検出する可能性があることを示す。

また、特許文献２は、溶接部の表面に発生した欠陥の大きさや深さを検出することを目的としており、光切断法にて取得した溶接部の断面形状データと、正常な溶接部の断面形状の近似曲線との差分から表面欠陥の幅・深さ・長さを求めるとしている。特に欠陥の部分で断面形状データの２階差分値が大きくなることに着目しており、２階差分値が予め定めた閾値以下の断面形状データについて最小二乗法を適用して、正常な溶接部の断面形状近似曲線を決定できるとしている。

特開２００９−３０１４１１号公報 特開２００８−２６７８３６号公報

被検査物表面が凹凸形状となる傷欠陥の場合、凹凸量が被検査物の性能に影響する場合があるため、表面傷の検出および傷深さを精度よく定量する必要がある。このために、従来の技術を適用して、被検査物の表面に発生する欠陥を検出し、その凹凸量を定量評価する場合には、幾つかの課題があった。

特許文献１に記載される方法を本案の傷欠陥検査に適用する場合、特許文献１の課題として、表面形状データの２次微分値が大きくなる点を中心として欠陥幅の領域（以下 欠陥領域と称する）で重みが小さくなるように設定する必要があるが、意図的に刻印された凹凸文字とは異なり、欠陥領域を予め予測することは難しいことである。

特許文献２に記載される方法を本案の傷欠陥検査に適用する場合、表面形状データの２階差分値が予め定めた閾値以下となる点の表面形状データを使用して、最小二乗法により近似曲線を算出するが、欠陥部分の２階差分値が閾値を超えるほど大きくなるのは、欠陥のない部分と同等ななだらかな形状が欠陥部分に含まれていないことが前提となる。
したがって、特許文献２の課題として欠陥部分になだらかな形状が含まれている場合、欠陥部分であっても２階差分値が閾値以下になる点が存在するため、２階差分値が閾値以下になる点の表面形状データを使用して、最小二乗法により算出した近似曲線は、欠陥が発生する前の表面形状との誤差が大きくなってしまうことである。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、欠陥領域が予測できない欠陥、欠陥のない部分と同等ななだらかな形状を含む欠陥であっても、深さもしくは高さを精度良く測定して欠陥を検出できる表面欠陥検出方法および表面欠陥検出装置を得ることを目的とするものである。

この発明に係る表面欠陥検出方法は、被検査物の表面に投影された線状光をその投影方向とは異なる角度から２次元撮像デバイスで撮影し、光切断画像を生成する光切断画像取得ステップと、光切断画像取得ステップで生成された光切断画像に写る線状光の像から被検査物の表面形状に対応する輪郭線を抽出して実際の空間座標に変換し、被検査物の表面形状を取得する表面形状取得ステップと、表面形状取得ステップで取得した被検査物の表面形状の２階微分値を算出する２階微分算出ステップと、２階微分算出ステップで算出した２階微分値の大きさと正負の符号から、被検査物の表面形状の正常部分を判別する正常部判別ステップと、正常部判別ステップにより判別された被検査物の正常部分の表面形状から被検査物の表面が正常である状態の仮想表面を算出する仮想表面算出ステップと、仮想表面算出ステップで算出した仮想表面と表面形状取得ステップで取得した表面形状との差分から、被検査物の凹部の深さもしくは凸部の高さとして仮想表面からの変位量を算出する変位量算出ステップと、変位量算出ステップで算出した変位量の大きさから欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定ステップと、を備えたものである。

この発明に係る表面欠陥検出装置は、被検査物の表面に線状光を投影する線状光投影装置と、線状光の投影方向とは異なる角度から、被検査物の表面に投影された線状光の反射光である線状反射光を撮像する撮像装置と、 被検査物の検査すべき部位を、線状光が投影される位置まで、線状光の長手方向と直交する方向に搬送する被検査物搬送装置と、撮像装置により撮像された線状反射光により生成される光切断画像から、被検査物の表面形状を取得し、被検査物の表面形状の２階微分値の大きさと正負の符号から被検査物の正常部を判別する正常部判別手段と、被検査物の正常部から仮想表面を算出し、被検査物の表面形状と仮想表面の差分から凹凸部の変位量を算出し、変位量の大きさから欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定手段とを有するものである。

この発明によれば、光切断画像から取得した被検査物の表面形状から算出した２階微分値の大きさと正負の符号から表面形状が正常な部分を特定して、その部分の表面形状を使用して仮想表面を算出し、この仮想表面と被検査物の表面形状の差分から変位量を算出して被検査物の欠陥を判定するようにしたことにより、欠陥領域が予測できない欠陥、測定範囲の５０％以上を占める欠陥、および欠陥のない部分と同等ななだらかな形状を含む欠陥であっても、精度良く欠陥を検出できる効果がある。

この発明の実施の形態１に係る表面欠陥検出装置の構成を示す概略図である。 この発明の実施の形態１に係る表面欠陥検出方法の手順を示すフローチャート図である。 光切断画像に写る線状光の像の最も低い位置を表す輪郭線の取得方法を説明する図である。 光切断画像に写る線状光の像の最も低い位置を表す輪郭線の他の取得方法を説明する図である。 カメラ座標から実際の空間座標に変換する際に用いる式（１）および式（２）を説明するためのＸ、Ｙ、Ｚ軸の定義図である。 カメラ座標から実際の空間座標に変換する際に用いる式（１）および式（２）を説明するためのＹ―Ｚ平面図である。 カメラ座標から実際の空間座標に変換する際に用いる式（１）および式（２）を説明するためのＸ―Ｚ平面図である。 凹状の欠陥パターン１と、その欠陥パターン１に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凹状の欠陥パターン２と、その欠陥パターン２に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凹状の欠陥パターン３と、その欠陥パターン３に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凹状の欠陥パターン４と、その欠陥パターン４に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凹状の欠陥パターン５と、その欠陥パターン５に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凹状の欠陥パターン６と、その欠陥パターン６に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 仮想表面の法線方向における、凹状欠陥の仮想表面からの深さを示す図である。 光切断画像に写る線状光の像の最も高い位置を表す輪郭線の取得方法を説明する図である。 光切断画像に写る線状光の像の最も高い位置を表す輪郭線の他の取得方法を説明する図である。 凸状の欠陥パターン１と、その欠陥パターン１に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凸状の欠陥パターン２と、その欠陥パターン２に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凸状の欠陥パターン３と、その欠陥パターン３に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凸状の欠陥パターン４と、その欠陥パターン４に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凸状の欠陥パターン５と、その欠陥パターン５に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 凸状の欠陥パターン６と、その欠陥パターン６に対して表面形状が正常な部分と判別できる２階微分値の条件を示す図である。 仮想表面の法線方向における、凸状欠陥の仮想表面からの高さを示す図である。

実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１に係る表面欠陥検出方法および表面欠陥検出装置を図１から図７に基づいて詳細に説明する。
図１はこの発明の実施の形態１に係る表面欠陥検出装置の構成を示す概略図である。実施の形態１では、被検査物の表面に傷のような凹状の欠陥を検出する場合について説明する。
図１の表面欠陥検出装置における被検査物５は、ケーブルのような長手方向に形状が均一な長尺物である。被検査物５はケーブルの他に金属材料、シート素材などが例として挙げられる。

図１の表面欠陥検出装置における線状光投影装置１は、このような被検査物５の表面に欠陥がないか検査するために、被検査物５の表面に向けて線状光６（以下、線状投影光６と称する）を出力する。ここで、線状光投影装置１はレーザ光やＬＥＤ照明光、ハロゲン照明光などをシリンドリカルレンズやスリットなどに通過させて直線状にしたものや、レーザ光などの点光源をポリゴンミラーなどで直線状に振ったものや、複数のレーザ光などの点光源を直線状に並べたものを使用する。

そして、図１の表面欠陥検出装置における撮像装置２は、線状投影光６をカメラなどの２次元撮像デバイスで撮影する。ここで、撮像装置２は、検出したい欠陥のサイズや一度に検査したい被検査物５の表面上の範囲に合わせて適切な倍率を持つレンズを備えたものや、線状投影光６の特定の波長や偏光方向の成分を撮像素子２ａに入射させるフィルタを備えたものや、適切な光量を撮像素子２ａへ入射させる絞り機構やＮＤフィルタなどを備えたものを使用する。

このとき、撮像装置２は線状投影光６の投影方向とは異なる角度から撮影するため、線状投影光６は被検査物５の表面の凹凸形状に従って、被検査物５の表面で拡散反射した線状光６１（以下 線状反射光６１と称する）がカメラの撮像素子２ａに入射する位置は、撮像素子２ａに入射する線状反射光６１の長手方向と垂直な方向に変化する。

図１の表面欠陥検出装置における被検査物搬送装置３は、被検査物５の表面の検査すべき部位を線状投影光６が投影される位置まで搬送するもので、被検査物５の搬送方向を線状投影光６の長手方向と直交する方向とし、さらに、被検査物５の長手方向を被検査物５の搬送方向と同一な方向に合わせ、連続的に被検査物５を搬送する。

被検査物５がケーブルである場合、ケーブルが巻かれたドラム３ａを回転させてケーブルを送り出し、ケーブルの先端をセットしたドラム３ｂを回転させてケーブルを巻き取っていく構成となる。また、被検査物５がシート素材である場合もケーブルと同様、シートが巻かれたドラム３ａを回転させてシートを送り出し、シートの先端をセットしたドラム３ｂを回転させてシートを巻き取っていく構成となり、被検査物５が金属材料である場合は、直線運動を行うステージを持つロボットやベルトコンベアなどで搬送する構成となる。
加えて、被検査物搬送装置３は、被検査物５を上下方向からガイドローラーで挟む機構や、上方向からガイドローラーで押さえつける機構を用いることで、線状光投影装置１および撮像装置２と被検査物５との相対位置の変動を抑えることができる。

画像処理装置４は、被検査物５の表面からの線状反射光６１を撮像装置２で撮影することで生成される光切断画像を取り込み、光切断画像に対して画像処理を行うことで、被検査物５の表面の欠陥を検出するものである。
この画像処理装置４は、撮像装置２から入力した光切断画像から被検査物５の表面形状を取得し、被検査物５の表面形状の２階微分値の大きさと正負の符号から被検査物５の正常部を判別する正常部判別手段４１と、正常部判別手段４１で判別した被検査物５の正常部から仮想表面を算出し、この仮想表面と被検査物５の表面形状との差分から凹凸部の変位量を算出し、変位量の大きさから欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定手段４２とを有する。また、正常部判別手段４１は、光切断画像に写る線状光の像の長手方向と直交する方向の各画素列に対して走査して、予め設定した輝度の閾値以上となる輝度を持つ最初の画素位置を抽出することで被検査物の表面形状に対応する輪郭線を検出するようにした
表面形状取得手段（図示省略）を有する。

次に、表面欠陥検出装置による表面欠陥検出方法について説明する。ここでは、例として被検査物５がケーブルなどの円筒状の長尺物とする。図２はこの発明の実施の形態１における表面欠陥検出方法の手順を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１では、線状光投影装置１から被検査物５の表面に投影された線状投影光６の投光方向とは異なる角度から、被検査物５の表面からの線状反射光６１を撮像装置２が撮影して光切断画像７を出力する。光切断画像７の一例は図３の上図に示すようなものである。

ステップＳ２では、画像処理装置４が撮像装置２からの光切断画像７を取り込み、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の輪郭線のカメラ座標から実際の空間座標に変換して被検査物５の表面形状を取得する。光切断画像７に写る線状反射光６１の像８は、図３の上図および図４の上図に示すように周辺よりも輝度値が大きな帯状の像を示す。同図の光切断画像７において線状反射光６１の像８は、光切断画像７の長手方向に配置される。
本案では、この線状反射光６１の像８の下側の輪郭が、本案構成による被検査物５の表面形状に対応するものであると判断し、この最も低い座標位置を表す輪郭線のカメラ座標から実際の空間座標に変換することとする。

線状反射光６１の像８の最も低い位置を表す輪郭線は、次の手順で求められる。図３はその手順を説明するものである。
１）画素の順次走査により、予め設定した輝度の閾値１２以上の画素を探索する。
ただし、走査は画素位置１０から画素位置１１の方向とする。
２）輝度の閾値１２以上の画素で、最初に見つけた画素位置１３を抽出する。
ここで、図３の下図は、図３の上図の光切断画像７のｍ列の濃淡分布図を示す。ｍ列は、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の長手方向と直交する方向の各画素列９である。同図において、画素位置１０（右端）は、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置Ｎを表す。また、画素位置１１（左端）は、実際の空間座標に変換した時に最も高い位置０を表す。

上記のような線状反射光６１の像８の最も低い位置を表す輪郭線の抽出方法の代わりに、次の手順で求めても良い。図４はその手順を説明するものである。
１）最も輝度が大きくなる画素位置１４を探索する。
２）画素の順次走査により、予め設定された輝度の閾値１２未満の画素を探索する。
ただし、走査は画素位置１４から画素位置１０の方向とする。
３）最初に見つけた画素位置の一つ手前の画素位置１５を抽出する
ここで、図４の下図は、図４の上図の光切断画像７のｍ列の濃淡分布図を示す。ｍ列は、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の長手方向と直交する方向の各画素列９である。同図において、画素位置１０（右端）は、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置Ｎを表す。また、画素位置１１（左端）は、実際の空間座標に変換した時に最も高い位置０を表す。

こうすることによって、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８から少し離れた場所に、被検査物５の表面に付着したホコリなどの異物による乱反射光の像１６が写り込んでいても、予め設定しておいた輝度の閾値１２近辺の輝度値を持つ画素位置を、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の最も低い位置を表す輪郭線として抽出でき、被検査物５の表面形状を正確に取得することができる。

各画素列で光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の最も低い位置を表す輪郭線として探索された画素位置、すなわちカメラ座標から実際の空間座標に変換するには、式（１）および式（２）を用いる。

但し、Ｚｍ（ｎ）は被検査物５の表面形状データ（線状反射光６１の像８のデータ）１７のｍ点における高さ方向の値、Ｘｍ（ｍ、Ｚｍ）は被検査物５の表面形状データ１７のｍ点における幅方向の値、Ｌは撮像装置２の撮像素子２ａにおける画素間の距離、ｍは光切断画像７に写る線状光の像８の長手方向と同じ方向の画素位置、ｎは光切断画像７に写る線状光の像８の最も低い位置を表す輪郭線として探索された画素位置、Ｍは光切断画像７に写る線状光の像８の長手方向と同じ方向の末端の画素位置、Ｎは光切断画像７に写る線状光の像８の長手方向と直交する方向の末端の画素位置、ｆは焦点距離、Ｗは基準面までの物体距離、θは撮像装置２の光軸と線状光投影装置１の光軸のなす角を示し、これらの位置関係を図５に示す。
図５ＡはＸ、Ｙ，Ｚの各軸の定義を示し、図５ＢはＹ−Ｚ平面を示し、図５ＣはＸ−Ｚ平面を示す。

被検査物５の表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の値Ｚｍ（ｎ）については、メディアン処理を行っても良いし、もしくは移動平均処理を行っても良いし、メディアン処理および移動平均処理の両方を行っても良い。
図２のステップＳ３では、取得した表面形状データ１７の各点における２階微分値１８を算出する。２階微分値１８を算出するには、式（３）および式（４）を用いる。

但し、Ｚ”ｍは被検査物５の表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の２階微分値１８、Ｚ’ｍは被検査物５の表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の微分値、Ｚｍは被検査物５の表面形状データ１７の ｍ点における高さ方向の値、Ｘｍは被検査物５の表面形状データ１７のｍ点における幅方向の値、ｈは任意のパラメータを示す。

図６Ａ〜図６Ｆは、被検査物５の表面形状が凹状の各種の欠陥パターン１〜６と、それぞれの欠陥パターン１〜６に対して表面形状が正常な部分２１と判別できる２階微分値１８の条件を示す図である。
ステップＳ４では、予め２階微分値１８のプラス側閾値１９とマイナス側閾値２０を設定しておき、これらの閾値１９、２０を基に２階微分値１８の大きさと正負の符号から、被検査物５の表面形状が正常な部分２１であることを判別する。この判別は次の条件で行う。

表面形状データ１７の始点と２階微分値１８がマイナス側閾値２０未満となる部分とに挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上かつプラス側閾値１９以下となる部分と、表面形状データ１７の終点と２階微分値１８がマイナス側閾値２０未満となる部分とに挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上かつプラス側閾値１９以下となる部分と、および２階微分値１８がマイナス側閾値２０未満となる部分同士に挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上プラス側閾値１９以下となる部分がそれぞれ存在する場合、それらの部分を表面形状が正常な部分２１であると判別する。

ステップＳ５では、表面形状が正常な部分２１の表面形状データ１７を用いて、最小二乗法により近似円を算出し、算出された近似円を被検査物５の表面に欠陥が発生する前の仮想表面２２とする。ここでは、円筒状の長尺物を被検査物５としているため、仮想表面２２として近似円を算出しているが、被検査物５が平面状であれば仮想表面２２として近似直線を算出すれば良い。また、被検査物５の断面が楕円状であれば、仮想表面２２として近似楕円を算出すれば良いし、被検査物５の断面が多項式の曲線で表すことのできる形状であれば、仮想表面２２として多項式の近似曲線を算出すれば良い。
このように被検査物５の表面が正常な部分の表面形状を使用して近似曲線を算出することで、欠陥が発生する前の表面形状との誤差を小さくすることができる。

ステップＳ６では、ステップＳ２で取得した表面形状データ１７と、ステップＳ５で算出した仮想表面２２から、凹状欠陥の深さとして仮想表面からの変位量２３を算出する。欠陥の深さの算出方法として、単純に幅方向の同じ点の表面形状データ１７の値と仮想表面２２の値との差分を算出しても良いし、図７に示すように、式（５）を用いて仮想表面２２の法線方向における表面形状データ１７の値と仮想表面２２の値との差分を算出しても良い。

但し、ｄｍはｍ点における仮想表面２２の法線方向の凹状欠陥の深さ、Ｘｍは表面形状データ１７のｍ点における幅方向の値、Ｚｍは表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の値、ｒは仮想表面２２として算出した近似円の半径、ｐは仮想表面２２として算出した近似円の幅方向の中心点、ｑは仮想表面２２として算出した近似円の高さ方向の中心点を示す。
ステップＳ７では、予め欠陥であると判定する深さの閾値を設定しておき、ステップＳ６で算出した変位量（深さ）２３が閾値以上であれば欠陥であると判定し、閾値未満であれば欠陥ではないと判定する。

以上のように実施の形態１の発明は、被検査物の表面に投影された線状光を撮影して光切断画像を取得して被検査物の表面形状に対応する輪郭線を抽出し、この被検査物の表面形状データから２階微分値を算出して、その２階微分値の大きさと正負の符号から、表面形状データの正常域の判別を行って仮想表面を求め、この仮想表面と表面形状データとの変位量から被検査物の表面に欠陥があるかどうかを判定していることから、被検査物の表面における欠陥領域が予測できない欠陥、測定範囲の５０％以上を占める欠陥、および欠陥のない部分と同等ななだらかな形状を含む欠陥であっても検出できる。

なお、特許文献１において、欠陥領域の予測が外れ、欠陥の一部の範囲しか重みを小さくできなかった場合、重み付き最小二乗法により算出した近似曲面は、重みの大きい欠陥部分の表面形状データの影響を受け、欠陥が発生する前の表面形状との誤差が大きくなってしまう課題があり、さらに、欠陥領域を予め予測できたとしても、光切断法による表面形状の測定範囲の５０％以上を欠陥が占めていた場合、欠陥の有る無しに関わらず全範囲で重みが小さくなり、重み付き最小二乗法により算出した近似曲面は、欠陥が発生する前の表面形状との誤差が大きくなってしまう課題がある。

実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２に係る表面欠陥検出方法および表面欠陥検出装置を図８から図１１に基づいて詳細に説明する。
実施の形態２では、被検査物５の表面に突起のような凸状の欠陥がある場合、その凸部の高さに基づいて検出する方法について説明する。実施の形態２に係る表面欠陥検出装置の構成を示す概略図は図１と同様であるので、説明を省略する。

以下、表面欠陥検出装置による表面欠陥検出方法について説明する。ここでは、例として被検査物５はケーブルなどの円筒状の長尺物とする。この発明の実施の形態２における表面欠陥検出方法の手順を示すフローチャートは図２と同様である。
まず、ステップＳ１では、撮像装置２が被検査物５の表面に投影された線状投影光６の投光方向とは異なる角度から撮影し、光切断画像７を出力する。

ステップＳ２では、画像処理装置４が撮像装置２からの光切断画像７を取り込み、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８から被検査物５の表面形状を取得する。光切断画像７に写る線状反射光６１の像８は、図８の上図および図９の上図に示すように周辺よりも輝度値が大きな帯状の像を示す。同図の光切断画像７において線状反射光６１の像８は、光切断画像７の長手方向に配置される。本案では、この線状反射光６１の像８の上側の輪郭が、本案構成による被検査物５の表面形状に対応するものであると判断し、この最も高い座標位置を表す輪郭線について実際の空間座標に変換することとする。

線状反射光６１の像の最も高い位置を表す輪郭線は、次の手順で求められる。図８はその手順を説明するものである。
１）画素の順次走査により、予め設定した輝度の閾値１２以上の画素を探索する。
ただし、走査は画素位置１１から画素位置１０の方向とする。
２）最初に見つけた画素位置１３を抽出する。
ここで、図８の下図は、図８の上図の光切断画像７のｍ列の濃淡分布図を示す。ｍ列は、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の長手方向と直交する方向の各画素列９である。同図において、画素位置１０（右端）は、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置Ｎを表す。また、画素位置１１（左端）は、実際の空間座標に変換した時に最も高い位置０を表す。

上記のような線状反射光６１の像８の最も高い位置を表す輪郭線の抽出方法の代わりに、次の手順で求めても良い。図９はその手順を説明するものである。
１）最も輝度が大きくなる画素位置１４を探索する。
２）画素の順次走査により、予め設定された輝度の閾値１２未満の画素を探索する。
ただし、走査は画素位置１４から画素位置１１の方向とする。
３）最初に見つけた画素位置の一つ手前の画素位置１５を抽出する

ここで、図９の下図は、図９の上図の光切断画像７のｍ列の濃淡分布図を示す。ｍ列は、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の長手方向と直交する方向の各画素列９である。同図において、画素位置１０（右端）は、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置Ｎを表す。また、画素位置１１（左端）は、実際の空間座標に変換した時に最も高い位置０を表す。

こうすることによって、光切断画像７に写る線状反射光６１の像８から少し離れた場所に、被検査物５の表面に付着したホコリなどの異物による乱反射光の像１６が写り込んでいても、予め設定しておいた輝度の閾値１２近辺の輝度値を持つ画素位置を、光切断画像７に写る線状光の像８の最も低い位置を表す輪郭線として抽出でき、被検査物５の表面形状を正確に取得することができる。

各画素列で光切断画像７に写る線状反射光６１の像８の最も高い位置を表す輪郭線として探索された画素位置、すなわちカメラ座標から実際の空間座標に変換するには、実施の形態１に記載する式（１）および式（２）を用いる。実施の形態２の場合、ｎは光切断画像７に写る線状反射光の像８の最も高い位置を表す輪郭線として探索された画素位置となる。
表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の値Ｚｍ（ｎ）については、メディアン処理を行っても良いし、もしくは移動平均処理を行っても良いし、メディアン処理および移動平均処理の両方を行っても良い。

ステップＳ３では、取得した表面形状データ１７の各点における２階微分値１８を算出する。２階微分値１８を算出するには、実施の形態１に記載する式（３）および式（４）を用いる。
図１０Ａ〜図１０Ｆは、被検査物５の表面形状が凸状の各種の欠陥パターン１〜６と、それぞれの欠陥パターン１〜６に対して表面形状が正常な部分２１と判別できる２階微分値１８の条件を示す図である。
ステップＳ４では、予め２階微分値１８のプラス側閾値１９とマイナス側閾値２０を設定しておき、これらの閾値１９、２０を基に２階微分値１８の大きさと正負の符号から、被検査物５の表面形状が正常な部分２１であることを判別する。この判別は次の条件で行う。

表面形状データ１７の始点と２階微分値がプラス側閾値１９を超えている部分とに挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上かつプラス側閾値１９以下となる部分と、表面形状データ１７の終点と２階微分値１８がプラス側閾値１９を超えている部分とに挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上かつプラス側閾値１９以下となる部分と、２階微分値１８がプラス側閾値１９を超えている部分同士に挟まれている２階微分値１８がマイナス側閾値２０以上かつプラス側閾値１９以下となる部分がそれぞれ存在する場合、それらの部分を表面形状が正常な部分２１であると判別する。

ステップＳ５では、表面形状が正常な部分２１の表面形状データ１７を用いて、最小二乗法により近似円を算出し、算出された近似円を被検査物５の表面に欠陥が発生する前の仮想表面２２とする。ここでは、円筒状の長尺物を被検査物５としているため、仮想表面２２として近似円を算出しているが、被検査物５が平面状であれば仮想表面２２として近似直線を算出すれば良い。また、被検査物５の断面が楕円状であれば、仮想表面２２として近似楕円を算出すれば良いし、被検査物５の断面が多項式の曲線で表すことのできる形状であれば、仮想表面２２として多項式の近似曲線を算出すれば良い。

ステップＳ６では、ステップＳ２で取得した表面形状データ１７と、ステップＳ５で算出した仮想表面２２から、凸状欠陥の高さとして仮想表面からの変位量２３を算出する。欠陥の高さの算出方法として、単純に幅方向の同じ点の表面形状データ１７の値と仮想表面２２の値との差分を算出しても良いし、図１１に示すように、式（６）を用いて仮想表面２２の法線方向における表面形状データ１７の値と仮想表面２２の値との差分２３を算出しても良い。

但し、ｈｍは、ｍ点における仮想表面２２の法線方向の凸状欠陥の高さ、Ｘｍは表面形状データ１７のｍ点における幅方向の値、Ｚｍは表面形状データ１７のｍ点における高さ方向の値、ｒは仮想表面２２として算出した近似円の半径、ｐは仮想表面２２として算出した近似円の幅方向の中心点、ｑは仮想表面２２として算出した近似円の高さ方向の中心点を示す。
ステップＳ７では、予め欠陥であると判定する高さの閾値を設定しておき、ステップＳ６で算出した変位量（高さ）２３が閾値以上であれば欠陥であると判定し、閾値未満であれば欠陥ではないと判定する。

以上のように実施の形態２の発明においても実施の形態と同様に、被検査物の表面における欠陥領域が予測できない欠陥、測定範囲の５０％以上を占める欠陥、および欠陥のない部分と同等ななだらかな形状を含む欠陥であっても検出できる。
以上、この発明の実施の形態を記述したが、この発明は実施の形態に限定されるものではなく、種々の設計変更を行うことが可能であり、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１：線状光投影装置、２：撮像装置、３：被検査物搬送装置、４：画像処理装置、
５：被検査物、６：線状投影光、７：光切断画像、８：線状反射光の像、
９：線状反射光の像の長手方向と直交する方向の各画素列、
１０：実際の空間座標に変換した時に最も低い位置を表す画素位置、
１１：実際の空間座標に変換した時に最も高い位置を表す画素位置、
１２：予め設定しておいた輝度の閾値、
１３：輝度の閾値以上となる輝度値を持つ最初の画素位置、
１４：最も輝度が大きくなる画素位置、
１５：輝度の閾値未満となる輝度を持つ最初の画素位置の一つ手前の画素位置、
１６：乱反射光の像、１７：表面形状データ、１８：２階微分値、
１９：２階微分値のプラス側閾値、２０：２階微分値のマイナス側閾値、
２１：表面形状が正常な部分、２２：仮想表面、２３：仮想表面からの変位量、
４１：正常部判別手段、４２：欠陥判定手段、６１：線状反射光、
Ｓ１：光切断画像取得ステップ、Ｓ２：表面形状取得ステップ、
Ｓ３：２階微分算出ステップ、Ｓ４：正常部判別ステップ、Ｓ５：仮想表面算出ステップ、Ｓ６：変位量算出ステップ、Ｓ７ 欠陥判定ステップ

Claims (8)

1. 被検査物の表面に投影された線状光をその投影方向とは異なる角度から２次元撮像デバイスで撮影し、光切断画像を生成する光切断画像取得ステップと、
   前記光切断画像取得ステップで生成された前記光切断画像に写る線状光の像から前記被検査物の表面形状に対応する輪郭線を抽出して実際の空間座標に変換し、前記被検査物の表面形状を取得する表面形状取得ステップと、
   前記表面形状取得ステップで取得した前記被検査物の表面形状の２階微分値を算出する２階微分算出ステップと、
   前記２階微分算出ステップで算出した前記２階微分値の大きさと正負の符号から、前記被検査物の表面形状の正常部分を判別する正常部判別ステップと、
   前記正常部判別ステップにより判別された前記被検査物の正常部分の表面形状から前記被検査物の表面が正常である状態の仮想表面を算出する仮想表面算出ステップと、
   前記仮想表面算出ステップで算出した前記仮想表面と前記表面形状取得ステップで取得した表面形状との差分から、前記被検査物の凹部の深さもしくは凸部の高さとして仮想表面からの変位量を算出する変位量算出ステップと、
   前記変位量算出ステップで算出した変位量の大きさから欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定ステップと、を備えたことを特徴とする表面欠陥検出方法。
2. 前記表面形状取得ステップは、前記光切断画像に写る線状光の像の長手方向と直交する方向の各画素列に対して、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置を表す画素位置から最も高い位置を表す画素位置に向かって、もしくは実際の空間座標に変換した時に最も高い位置を表す画素位置から最も低い位置を表す画素位置に向かって走査し、予め設定した輝度の閾値以上となる輝度を持つ最初の画素位置を抽出することで前記被検査物の表面形状に対応する輪郭線を検出するようにした請求項１に記載の表面欠陥検出方法。
3. 前記表面形状取得ステップは、前記光切断画像に写る線状光の像の長手方向と直交する方向の各画素列に対して、最も輝度が大きくなる画素位置を探索し、前記最も輝度が大きくなる画素位置から実際の空間座標に変換した時に最も低い位置を表す画素位置、もしくは実際の空間座標に変換した時に最も高い位置を表す画素位置に向かって走査し、予め設定した輝度の閾値未満となる輝度を持つ最初の画素位置の１つ手前の画素位置を抽出することで前記被検査物の表面形状に対応する輪郭線を検出するようにした請求項１に記載の表面欠陥検出方法。
4. 前記正常部判別ステップは、予め２階微分値のプラス側閾値とマイナス側閾値を設定しておき、凹状欠陥を検出する場合に、前記被検査物の表面形状データの始点と２階微分値がマイナス側閾値未満となる部分とに挟まれている２階微分値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分と、前記被検査物の表面形状データの終点と２階微分値がマイナス側閾値未満となる部分とに挟まれている２階微分値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分と、２階微分値がマイナス側閾値未満となる部分同士に挟まれている２階微分値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分とを、前記被検査物の表面形状が正常な部分の条件とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の表面欠陥検出方法。
5. 前記正常部判別ステップは、予め２階微分値のプラス側閾値とマイナス側閾値を設定しておき、凸状欠陥を検出する場合に、前記被検査物の表面形状データの始点と２階微分値がプラス側閾値を超える部分とに挟まれている２階微分値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分と、前記被検査物の表面形状データの終点と２階微分値がプラス側閾値を超える部分とに挟まれている２階微分値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分と、２階微分値がプラス側閾値を超える部分同士に挟まれている２階微分
   値がマイナス側閾値以上かつプラス側閾値以下となる部分とを、前記被検査物の表面形状が正常な部分の条件とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の表面欠陥検出方法。
6. 被検査物の表面に線状光を投影する線状光投影装置と、
   前記線状光の投影方向とは異なる角度から、前記被検査物の表面に投影された前記線状光の反射光である線状反射光を撮像する撮像装置と、
   前記被検査物の検査すべき部位を、前記線状光が投影される位置まで、線状光の長手方向と直交する方向に搬送する被検査物搬送装置と、
   前記撮像装置により撮像された前記線状反射光により生成される光切断画像から、前記被検査物の表面形状を取得し、前記被検査物の表面形状の２階微分値の大きさと正負の符号から前記被検査物の正常部を判別する正常部判別手段と、前記被検査物の正常部から仮想表面を算出し、前記被検査物の表面形状と前記仮想表面の差分から凹凸部の変位量を算出し、前記変位量の大きさから欠陥であるかどうかを判定する欠陥判定手段とを有する画像処理装置を備えたことを特徴とする表面欠陥検出装置。
7. 前記正常部判別手段は、前記光切断画像に写る線状光の像の長手方向と直交する方向の各画素列に対して、実際の空間座標に変換した時に最も低い位置を表す画素位置から最も高い位置を表す画素位置に向かって、もしくは実際の空間座標に変換した時に最も高い位置を表す画素位置から最も低い位置を表す画素位置に向かって走査した時、予め設定した輝度の閾値以上となる輝度を持つ最初の画素位置を抽出することで前記被検査物の表面形状に対応する輪郭線を検出するようにした表面形状取得手段を有する請求項６に記載の表面欠陥検出装置。
8. 前記正常部判別手段は、前記光切断画像に写る線状光の像の長手方向と直交する方向の各画素列に対して、最も輝度が大きくなる画素位置を探索し、前記最も輝度が大きくなる画素位置から実際の空間座標に変換した時に最も低い位置を表す画素位置、もしくは実際の空間座標に変換した時に最も高い位置を表す画素位置に向かって走査した時、予め設定した輝度の閾値未満となる輝度を持つ最初の画素位置の１つ手前の画素位置を抽出することで前記被検査物の表面形状に対応する輪郭線を検出するようにした表面形状取得手段を有する請求項６に記載の表面欠陥検出装置。

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