JP6977634B2 - 外観検査装置、外観検査方法及びプログラム - Google Patents

外観検査装置、外観検査方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、外観検査装置、外観検査方法及びプログラムに関し、より詳しくは、対象物の外観を検査する装置、方法及びプログラムに関する。
従来、この種の外観検査装置としては、例えば、特開２０１４−１２６４９４号公報に開示されているように、ロボットアーム等に取り付けられた撮像装置により、製品と撮像装置との相対位置を移動させて当該製品を撮影し、撮影画像に基づいて当該製品に不良がないかどうかを検査するものが知られている。
特開２０１４−１２６４９４号公報
ところで、ロボットアーム等に取り付けられた撮像装置による外観検査では、製品と撮像装置との相対位置、撮像装置の焦点位置、照明部の照明強度などの各種撮像パラメータの値を、膨大な撮像パラメータの値の組み合わせの中から、ユーザが経験と勘を頼りに決定している。したがって、撮像パラメータの最適値の決定に時間がかかる。このため、各種撮像パラメータの最適値を短時間に簡単に決定することが求められる。しかしながら、特許文献１（特開２０１４−１２６４９４号公報）に記載のものでは、製品と撮像装置との相対位置の撮像パラメータのみ、最適値を決定するにすぎず、膨大な撮像パラメータの値の組み合わせの中から、各種撮像パラメータの最適値を簡単には決定することができないという問題点がある。
そこで、この発明の課題は、外観検査において、各種撮像パラメータの最適値を簡単に決定することができる外観検査装置、外観検査方法及びプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するため、この開示の外観検査装置は、
対象物の外観を検査する検査装置であって、
上記対象物の画像を撮像するための撮像部と、
上記対象物に対して、光を照射する照明部と、
上記対象物、上記撮像部、上記照明部のうち、少なくとも２つ以上の部位について、互いの相対的な位置を変化させる移動手段と、
上記照明部が上記対象物に光を照射した状態で、上記対象物と上記撮像部との間の上記移動手段による相対的な位置の変化を含む、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、上記撮像部によって複数の画像を撮像する処理を行う撮像処理部と、
撮像された上記複数の画像に基づいて、上記可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定するパラメータ決定部とを備えたことを特徴とする。
本明細書で、「対象物」とは、例えば、製品、ワークなど検査対象となる３次元からなる物体を指す。
また、「外観」とは、例えば、対象物の形状、模様、色彩などを意味する。
また、「互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータ」とは、例えば、視野内のワーク位置、撮像装置の焦点位置、照明の均一性、照明の強度、視野内の歪み、シャッター速度、発光パターンなどを指す。また、これらに限定されるものではない。
また、「移動手段」とは、例えば、１軸（制御軸を意味する）の装置、２軸の装置、または３軸以上の産業用ロボットなどを含み、対象物と撮像部とを相対的に移動および／または回転させることが可能な系を指す。
また、「相対的な位置」とは、並進成分３個、回転成分３個の合計６パラメータで表現される情報を指し、その変化とは、６パラメータのうち少なくとも１つ以上が変化することを指す。
この開示の外観検査装置では、移動手段が、対象物、撮像部、照明部のうち、少なくとも２つ以上の部位について、互いの相対的な位置を変化させる。照明部が、対象物に光を照射する。撮像処理部は、上記照明部が上記対象物に光を照射した状態で、上記対象物と上記撮像部との間の上記移動手段による相対的な位置の変化を含む、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、上記撮像部によって複数の画像を撮像する処理を行う。そして、パラメータ決定部は、撮影された上記複数の画像に基づいて、上記可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定する。このように、この外観検査装置では、膨大な撮像パラメータの組み合わせの中から、撮像された上記複数の画像に基づいて上記複数種類の撮像パラメータについて最適値の組を決定している。その結果、各種撮像パラメータの最適値を簡単に決定することができる。
一実施形態の外観検査装置では、上記パラメータ決定部は、上記複数の画像について、それぞれ上記撮像パラメータ毎に良否の程度を表す個別評価値を算出し、上記個別評価値に基づいて予め定められた算出式によって総合評価値を算出し、上記複数の画像のうち上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を上記最適値の組として求めることを特徴とする。
この一実施形態の外観検査装置では、総合評価値に基づいて、最適な各種撮像パラメータを簡単に決定することができる。
一実施形態の外観検査装置では、上記複数の画像から抽出した特徴量が、予め定められた理想値に一致する度合、または、上記複数の画像が、予め登録されたマスタ画像に一致する度合、に基づいて個別評価値を算出することを特徴とする。
この一実施形態の外観検査装置では、個別評価値が、定量的に算出される。その結果、精度良く撮像パラメータを決定することができる。
一実施形態の外観検査装置では、上記パラメータ決定部は、予め定められた第１の撮像パラメータについて、この第１の撮像パラメータ以外の他のパラメータを固定した条件下で、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第１の最適値、または、第１の最適値の組として求め、その後、第１の撮像パラメータと異なる第２の撮像パラメータについて、この第２の撮像パラメータ以外の他のパラメータを固定した条件下で、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第２の最適値、または、第２の最適値の組として求めることを特徴とする。
また、「第１の撮像パラメータ」とは、上記複数種類のパラメータのうち１種類または複数種類の撮像パラメータの部分集合を指す。「第２の撮像パラメータ」とは、上記複数種類のパラメータのうち第１の撮像パラメータ以外の残りのパラメータの集合のうちで、１種類または複数種類の撮像パラメータの部分集合を指す。
この一実施形態の外観検査装置では、上記パラメータ決定部は、まず、予め定められた第１の撮像パラメータについて、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第１の最適値、または、第１の最適値の組として求める。したがって、例えばユーザが予め重視している撮像パラメータ（第１の撮像パラメータ）について、撮像パラメータ同士の組合せ数が限定されて、迅速に第１の最適値、または、第１の最適値の組が求められる。その後、上記パラメータ決定部は、第１の撮像パラメータと異なる第２の撮像パラメータについて、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第２の最適値、または、第２の最適値の組として求める。これにより、残りの撮像パラメータ（第２の撮像パラメータ）について、撮像パラメータ同士の組合せ数が限定されて、迅速に第２の最適値、または、第２の最適値の組が求められる。したがって、この一実施形態の外観検査装置によれば、各種撮像パラメータの最適値が迅速に求められる。
別の局面では、この開示の外観検査方法は、上記外観検査装置によって対象物の外観を検査する外観検査方法であって、
上記照明部が上記対象物に光を照射した状態で、上記対象物と上記撮像部との間の上記移動手段による相対的な位置の変化を含む、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、上記撮像部によって複数の画像を撮像する処理を行うステップと、
撮像された上記複数の画像に基づいて、上記可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定するステップと、
を含むことを特徴とする。
この開示の外観検査方法では、膨大な撮像パラメータの組み合わせの中から、撮像された上記複数の画像に基づいて上記複数種類の撮像パラメータについて最適値の組を決定している。その結果、各種撮像パラメータの最適値を簡単に決定することができる。
別の局面では、この開示のプログラムは、
コンピュータに、上記外観検査方法を実行させる。
以上より明らかなように、この本開示の外観検査装置、外観検査方法及びプログラムによれば、各種撮像パラメータの最適値を簡単に決定することができる。
この開示の一実施形態の外観検査装置の外観を斜めから見た概略図である。 上記外観検査装置の制御系のブロック構成を示す図である。 上記外観検査装置による、一実施形態の外観検査方法の動作フロー図である。 或るワークを撮像して得られた画像について、撮像パラメータに関する個別評価値Ａｎと個別評価値の最大値Ａｎｍａｘとの関係を示す図である。 上記ワークを、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像について、撮像パラメータに関する個別評価値Ａｎと個別評価値の最大値Ａｎｍａｘとの関係を示す図である。 図６（Ａ）は、或るワークについて模範とすべきマスタ画像の例を示す図である。図６（Ｂ）は上記ワークを、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた画像を示す図である。 図７（Ａ）は図６（Ａ）におけるのと同じマスタ画像を示す図である。図７（Ｂ）は上記ワークを、さらに撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像を示す図である。 図８（Ａ）は、或るワークについて模範とすべきマスタ画像の例を示す図である。図８（Ｂ）は上記ワークを、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた画像を示す図である。 図９（Ａ）は図８（Ａ）におけるのと同じマスタ画像を示す図である。図９（Ｂ）は上記ワークを、さらに撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像を示す図である。 設定された複数種類の撮像パラメータを全探索するときの動作フロー図である。 設定された複数種類の撮像パラメータのうち部分的な探索を繰り返すときの動作フローの前段部分を示す図である。 設定された複数種類の撮像パラメータのうち部分的な探索を繰り返すときの動作フローの中段部分を示す図である。 設定された複数種類の撮像パラメータのうち部分的な探索を繰り返すときの動作フローの後段部分を示す図である。 照明の均一性の個別評価値に関する指定範囲の画素平均値ａｖｇ（ｉ，ｊ）の意味を示す図である。
以下、この開示の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
（外観検査装置の構成）
図１は、この開示の外観検査装置に係る一実施形態の外観検査装置（全体を符号１で示す。）の外観を斜めから見た概略図を示している。
図１に示すように、外観検査装置１は、大別して、移動手段としてのロボット１０と、撮像部２０と、照明部３０と、制御装置４０とを備えている。外観検査装置１では、制御装置４０がロボット１０、照明部３０および撮像部２０の動作を制御している。制御装置４０がロボット１０の姿勢を制御し、照明部３０が対象物（以下、適宜「ワーク」と呼ぶ）に光を照射するとともに、撮像部２０がワーク５０を撮像して外観検査が行われる。
ロボット１０は、ワーク５０の組み立てや移動などを行う。この例では、ロボット１０は、ロボット１０のアーム１１の先端部に撮像部２０を備える。ロボット１０は、撮像部２０をワーク５０に対して相対的に移動させる。この相対的移動には回転移動も含むことができる。この例では、ロボット１０が、撮像部２０を備えているが、これに限られず、撮像部２０の設置場所は、ロボット１０と別の場所に固定して設置されていてもよい。その場合、ロボット１０は、ワーク５０をアーム１１の先端部に把持し、ロボット１０がワーク５０を固定された撮像部２０に対して相対的に移動させることができる。
ロボット１０は、制御装置４０から与えられる制御命令によって、各軸を連動させて駆動することにより、アーム１１の先端部の位置を、所定の可動範囲内で、自在に移動さることができる。なお、ロボット１０は、この例では、産業用の６軸多関節ロボットが用いられるが、ワーク５０と撮像部２０とを相対的移動および／または回転させることができるものであればこれらに限られない。移動手段としては、例えば、１軸の装置、２軸の装置、３軸の装置であってもよい。
撮像部２０は、この例ではカメラからなり、照明部３０が光をワーク５０に照射している状態で撮像する。撮像された画像は、制御装置４０に出力される。撮像部２０は、制御装置４０から与えられる撮像パラメータを含む制御命令によって、焦点位置などを変更して、ワーク５０を撮像することができる。
照明部３０は、この例では光源としてのランプからなり、光をワーク５０に照射する。照明部３０は、制御装置４０から与えられる撮像パラメータを含む制御命令によって、照明部３０の強度、発光パターンなどを変更することができる。照明部３０は、ワーク５０に対して移動可能に固定されている。
制御装置４０は、後述する図２に示される、記憶部６０と、撮像処理部７０と、パラメータ決定部８０とを備える。制御装置４０は、照明部がワーク５０に光を照射した状態で、撮像部２０に対して、複数の画像を撮像させる動作を行う。制御装置４０は、複数の撮像された画像に基づいて、複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定する。
ワーク５０は、組み立て対象物など外観の検査対象物となる３次元からなる物体である。例えば、製品などであってもよい。ワーク５０は、固定された検査台（図示しない）上に置かれていても、コンベア（図示しない）上に置かれて移動していてもよい。
図２は、外観検査装置１において、外観検査方法を行うためのプログラムによって実施されるブロック構成を示す。外観検査装置１の制御装置４０は、記憶部６０と、撮像処理部７０と、パラメータ決定部８０とを備えている。
記憶部６０は、この例では不揮発性半導体メモリからなっている。この例では、記憶部６０は、撮像部２０によって撮像された画像を記憶する他、後述のマスタ画像を記憶することができる。
撮像処理部７０は、ロボット１０に撮像パラメータを含む制御命令を送信し、ロボット１０の姿勢を制御する。撮像処理部７０は、照明部３０に撮像パラメータを含む制御命令を送信して照明の強度、照明の均一性などを調整する。撮像処理部７０は、撮像部２０に撮像パラメータを含む制御命令を送信し、撮像部２０の焦点位置などを調整する。撮像処理部７０は、撮像部２０により、ワーク５０に光を照射した状態で、ワーク５０の画像を複数撮像する処理を行う。その際、撮像毎に撮像部２０とロボット１０による相対的な位置の変化を含む互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータを可変して設定する。したがって、撮像処理部７０は、ワーク５０について、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが設定された状態で、複数の撮像された画像を取得することができる。
パラメータ決定部８０は、撮像処理部７０から複数の撮像された画像を受信し、複数の撮像された画像毎に、画像から抽出した特徴量が、予め定められた理想値に一致する度合、または、画像が、予め登録されたマスタ画像に一致する度合に基づいて個別評価値を算出する。具体的には、パラメータ決定部８０は、撮像パラメータの種類に応じた番号をｎで表し、各撮像パラメータ毎に良否の程度（良いほど大きい）を表す個別評価値をＡｎとし、個別評価値の最大値をＡｎｍａｘとする。そして、パラメータ決定部８０は、総合評価値を、算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ／Ａｎｍａｘ）×１００｝により算出し、ワーク５０について、最も小さい総合評価値を与える画像についての撮像パラメータの値の組を最適値の組として求める。ここで、記号Ｍａｘ｛（１−Ａｎ／Ａｎｍａｘ）×１００｝は、（１−Ａｎ／Ａｎｍａｘ）×１００のうち最大のものを意味している。比Ａｎ／Ａｎｍａｘは個別評価値Ａｎが良い程度を正規化して表している。したがって、（１−Ａｎ／Ａｎｍａｘ）×１００は個別評価値Ａｎが良くない程度を％単位で表している。この結果、最も良くない個別評価値Ａｎが、より小さければ、総合評価値は、より小さくなり、より良くなる。
上述の撮像処理部７０とパラメータ決定部８０は、プログラムに従って動作するプロセッサ（例えば、ＣＰＵ；Central Processing Unit；中央演算処理装置）によって構成される。制御装置４０は、上述の要素の他に、ＨＤＤ（Hard Disk Drive；ハードディスクドライブ）等の補助記憶装置と、有線または無線により通信可能なネットワークや通信インタフェースと、キーボードやタッチパネルなどの入力装置と、ディスプレイなどの出力装置などを備えていてもよい。なお、制御装置４０は、ロボット１０に含まれていてもよい。
図３は、外観検査装置１が行う一実施形態の外観検査方法の動作フローを示す。このフローは、例えば、外観検査装置１が制御装置４０の通信インタフェースや入力装置などを介して動作の開始指示をユーザから受けることによって開始される。
撮像処理部７０は、ロボット１０によって、ワーク５０、撮像部２０、照明部３０のうち少なくとも２つ以上の部位について、互いに相対的な位置を変化させる（ステップＳ１０）。
撮像処理部７０は、照明部３０によって、光をワーク５０に対して照射する（ステップＳ１１）。
撮像処理部７０は、照明部３０がワーク５０に光を照射した状態で、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、撮像部２０によって複数の画像を撮像する処理を行う（ステップＳ１２）。互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータは、ワーク５０と撮像部２０との間のロボット１０による相対的な位置の変化を含んでいる。
パラメータ決定部８０は、撮像された複数の画像に基づいて、可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定する（ステップＳ１３）。
この例では、膨大な撮像パラメータの組み合わせの中から、撮像された上記複数の画像に基づいて上記複数種類の撮像パラメータについて最適値の組を決定している。その結果、各種撮像パラメータの最適値を簡単に決定することができる。
（撮像パラメータに関する個別評価値Ａｎ）
撮像パラメータに関する個別評価値Ａｎは、この例では、撮像パラメータの種類ｎ＝５であり、視野内のワーク位置、焦点位置、照明の均一性、照明の強度、視野内の歪みである。個別評価値Ａｎは、以下のように求められる。
（１）視野内のワーク位置（すなわち、視野中心からワークまでの距離）の個別評価値は、次の式で求められる。
ワーク位置が、（ｍｘ，ｍｙ）、視野中心位置が（ｃｘ，ｃｙ）であるとき、
Figure 0006977634
（２）焦点位置の個別評価値は、次の式で求められる。
画像上の画素における色Ｃの濃度値（この例では、モノクロ画像の濃度値を示す。）の平均が、
Figure 0006977634
 であり、指定範囲内のｎ個の画素値がＣｉであるとき、
Figure 0006977634
 なお、本明細書では、モノクロ画像の濃度値の例を示すが、本発明はこれに限られない。カラー画像の場合は、濃度値はＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３値で表現される。
（３）照明の均一性の個別評価値は、次のようにして求められる。
図１２に示すように、パラメータ決定部８０は、複数行複数列（この例では、３行４列）の矩形の範囲で区画する。そして、Ｘ方向（列方向）位置を示す番号をｉ（ただし、ｉ＝０，１，２，３である。）、Ｙ方向（行方向）位置を示す番号をｊ（ただし、ｊ＝０，１，２である。）として、各範囲の画素平均値ａｖｇ（ｉ，ｊ）を求める。そのとき、照明の均一性の個別評価値は、次の式で求められる。
ＭＡＸ（ａｖｇ（ｉ，ｊ））−ＭＩＮ（ａｖｇ（ｉ，ｊ））
（４）照明の強度の個別評価値は、次の式で求められる。
ａｖｇ（Ｃｉ）
（５）視野内の歪みの個別評価値は、
基準画像上の座標の同次座標が、
Figure 0006977634
 参照画像上の座標の同次座標が、
Figure 0006977634
 であるとき、
Figure 0006977634
 Ｈで表される画像変形パラメータから求められる。Ｈは次のとおりである。
Figure 0006977634
 よって、視野内の歪みの個別評価値は、次の式で求められる。
−ＭＡＸ（｜１−ｇ｜，｜１−ｈ｜）
ここで、ｇはＸ方向の歪み、ｈはＹ方向の歪みを表す。
なお、この例に限らず、ａ，ｂ，ｄ，ｅを用いて回転移動量を求めることが可能である。ａ，ｂ，ｄ，ｅ，ｇ，ｈを用いて拡大縮小変形の量を求めることが可能である。
（Ａｎｍａｘの設定値）
外観検査装置１による検査前に、撮像パラメータの個別評価値の最大値Ａｎｍａｘは、予め設定される。設定は、ユーザによって予め定められた値、またはマスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大の値である。この例では、撮像パラメータの種類ｎ＝５であり、図４中に示すように、５種類の撮像パラメータとして、「視野内のワーク位置」、「焦点位置」、「照明の均一性」、「照明の強度」、「視野内の歪み」を含む。この例では、撮像パラメータの個別評価値の最大値Ａｎｍａｘは、次のように設定される。
（１）「視野内のワーク位置」の個別評価値の最大値Ａ１ｍａｘとしては、マスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大値を設定する。
（２）「焦点位置」の個別評価値の最大値Ａ２ｍａｘとしては、ユーザによって予め定められた、焦点位置の最大値、例えば、１０５を設定する。または、マスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大値を設定する。
（３）「照明の均一性」の個別評価値の最大値Ａ３ｍａｘとしては、マスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大値を設定する。
（４）「照明の強度」の個別評価値の最大値Ａ４ｍａｘとしては、ユーザによって予め定められた、０〜２５５の階調のうち、中間値、例えば、１２８を設定する。または、マスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大値を設定する。
（５）「視野内の歪み」の個別評価値の最大値Ａ５ｍａｘとしては、マスタ画像に基づいて算出した個別評価値の最大値を設定する。
図４は、或るワーク５０を撮像して得られた画像について、撮像パラメータに関する個別評価値Ａｎと個別評価値の最大値Ａｎｍａｘとの関係を示す。
図４中の２重の五角形のうち中心Ｏから外側の正五角形の頂点までの長さは、個別評価値の最大値（Ａ１ｍａｘ〜Ａ５ｍａｘ）をそれぞれ表す。図中の２重の五角形のうち中心Ｏから内側の五角形の頂点までの長さは、撮像パラメータに関する個別評価値（Ａ１〜Ａ５）をそれぞれ表す。
図５は、上記ワーク５０を、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像について、図４と同様の２重の五角形を示す。図５中の２重の五角形の中心から外側の正五角形の頂点までの長さは、個別評価値の最大値（Ａ１ｍａｘ〜Ａ５ｍａｘ）をそれぞれ表す。図中の２重の五角形のうち中心から内側の五角形の頂点までの長さは、個別評価値（Ａ１〜Ａ５）をそれぞれ表す。
図５の場合、図４に比して、視野内のワーク位置に関する比Ａ１／Ａ１ｍａｘが小さい。すなわち、総合評価値を、算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ／Ａｎｍａｘ）×１００｝により算出した場合、総合評価値を大きく（悪く）する要因となる。したがって、図５の撮像パラメータの値の組は、図４の撮像パラメータの値の組と比較して、撮像パラメータの値の組として適さないことを表している。この例では、総合評価値の小さい図４の撮像パラメータを最適値の組として決定する。
（総合評価値の演算例その１）
図６（Ａ）は、予め制御装置４０内の記憶部６０に登録されたマスタ画像（或るワーク５０について模範とすべき画像）を示し、図６（Ｂ）は、この例の外観検査装置１で、そのワーク５０を撮像して得られた画像を示す。この図６（Ｂ）の画像は図６（Ａ）の画像と比較して焦点が合っていない画像に相当する。この例では、撮像パラメータの種類ｎ′＝５であり、５種類の撮像パラメータとして、「焦点位置」、「画像の色平均」、「画像の色平均のバラつき」、「視野中心からワークまでの距離」、「視野内の歪み」を含む。
この例では、「焦点位置」に関する個別評価値Ａ１′＝５８、「画像の色平均」に関する個別評価値Ａ２′＝１００、「画像の色平均のバラつき」に関する個別評価値Ａ３′＝１１、「視野中心からワークまでの距離」に関する個別評価値Ａ４′＝６、「視野内の歪み」に関する個別評価値Ａ５′＝０．８であった。
この例では、撮像パラメータの個別評価値の最大値Ａｎ′ｍａｘは、次のように設定される。「焦点位置」に関するＡ１′ｍａｘ＝１０５、「画像の色平均」に関するＡ２′ｍａｘ＝１２８、「画像の色平均のバラつき」に関するＡ３′ｍａｘ＝１０、「視野中心からワークまでの距離」に関するＡ４′ｍａｘ＝５、「視野内の歪み」に関するＡ５′ｍａｘ＝１．０である。
この結果、「焦点位置」に関する個別評価値が最も大きい（悪い）ため、総合評価値の算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ′／Ａｎ′ｍａｘ）×１００｝により算出された総合評価値は、４５となった。
図７（Ａ）は、図６（Ａ）のマスタ画像と同じマスタ画像を示し、図７（Ｂ）は、この例の外観検査装置１で、上記ワーク５０を、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像を示す。この図７（Ｂ）の画像は、図６（Ｂ）の画像と比較して焦点が合った（改善された）画像に相当する。この例では、上の例と同様に、撮像パラメータの種類ｎ′＝５であり、５種類の撮像パラメータとして、「焦点位置」、「画像の色平均」、「画像の色平均のバラつき」、「視野中心からワークまでの距離」、「視野内の歪み」を含む。
この例では、「焦点位置」に関する個別評価値Ａ１′＝９０、「画像の色平均」に関する個別評価値Ａ２′＝１２０、「画像の色平均のバラつき」に関する個別評価値Ａ３′＝１１、「視野中心からワークまでの距離」に関する個別評価値Ａ４′＝６、「視野内の歪み」に関する個別評価値Ａ５′＝０．９であった。
設定された各々のＡｎｍａｘは、図６（Ｂ）に示したワーク５０の検査に用いたＡｎｍａｘと同じである。
この結果、「焦点位置」に関する個別評価値が小さくなり（良好になり）、総合評価値の算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ′／Ａｎ′ｍａｘ）×１００｝により算出された総合評価値は、２０となった。
以上の結果により、パラメータ決定部８０は、図６（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組と図７（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組とを比較して、より総合評価値の小さい図７（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組を、最適値の組として決定する。
（総合評価値の演算例その２）
図８（Ａ）は、予め制御装置４０内の記憶部６０に登録されたマスタ画像（或るワーク５０について模範とすべき画像）を示し、図８（Ｂ）は、この例の外観検査装置１で、そのワーク５０を撮像して得られた画像を示す。この図８（Ｂ）の画像は、図（Ａ）の画像と比較して「視野中心からワークまでの距離」が大きい（悪い）画像に相当する。この例では、撮像パラメータの種類ｎ′＝５であり、５種類の撮像パラメータとして、「焦点位置」、「画像の色平均」、「画像の色平均のバラつき」、「視野中心からワークまでの距離」、「視野内の歪み」を含む。
この例では、「焦点位置」に関する個別評価値Ａ１′＝９２、「画像の色平均」に関する個別評価値Ａ２′＝１８８、「画像の色平均のバラつき」に関する個別評価値Ａ３′＝１５、「視野中心からワークまでの距離」に関する個別評価値Ａ４′＝１５、「視野内の歪み」に関する個別評価値Ａ５′＝０．９であった。
この例では、撮像パラメータの個別評価値の最大値Ａｎ′ｍａｘは、次のように設定される。「焦点位置」に関するＡ１′ｍａｘ＝１０２、「画像の色平均」に関するＡ２′ｍａｘ＝１９２、「画像の色平均のバラつき」に関するＡ３′ｍａｘ＝１０、「視野中心からワークまでの距離」に関するＡ４′ｍａｘ＝５、「視野内の歪み」に関するＡ５′ｍａｘ＝１．０である。
この結果、「視野中心からワークまでの距離」の個別評価値が最も大きい（悪い）ため、総合評価値の算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ′／Ａｎ′ｍａｘ）×１００｝、撮像パラメータの種類ｎが、１〜５の場合により算出された総合評価値は、１４０となった。
図９（Ａ）は、図８（Ａ）のマスタ画像と同じマスタ画像を示し、図９（Ｂ）は、この例の外観検査装置１で、上記ワーク５０を、撮像パラメータの値を変化させて撮像して得られた別の画像を示す。この図９（Ｂ）の画像は、図８（Ｂ）の画像と比較して「視野中心からワークまでの距離」が小さい（改善された）画像に相当する。この例では、上の例と同様に、撮像パラメータの種類ｎ′＝５であり、５種類の撮像パラメータとして、「焦点位置」、「画像の色平均」、「画像の色平均のバラつき」、「視野中心からワークまでの距離」、「視野内の歪み」を含む。
この例では、「焦点位置」に関する個別評価値Ａ１′＝９０、「画像の色平均」に関する個別評価値Ａ２′＝６４、「画像の色平均のバラつき」に関する個別評価値Ａ３′＝１５、「視野中心からワークまでの距離」に関する個別評価値Ａ４′＝６、「視野内の歪み」に関する個別評価値Ａ５′＝０．９であった。
設定された各々のＡｎ′ｍａｘは、図８（Ｂ）に示したワーク５０の検査に用いたＡｎ′ｍａｘと同じである。
この結果、「視野中心からワークまでの距離」の個別評価値が小さくなり（良好になり）、総合評価値の算出式Ｍａｘ｛（１−Ａｎ′／Ａｎ′ｍａｘ）×１００｝、撮像パラメータの種類ｎが、１〜５の場合により算出された総合評価値は、６７となった。
以上の結果により、パラメータ決定部８０は、図８（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組と図９（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組とを比較して、より総合評価値の小さい図９（Ｂ）の画像を与える撮像パラメータの値の組を、最適値の組として決定する。
なお、撮像パラメータの他の例は、これらに限られず、シャッタースピードがあり、１／２００秒、１／１０００秒、１／８０００秒などが用いられる。また、照明の発光強度については、０〜２５５の階調のうち、２５５、１２８、６４などが用いられる。また、照明の発光パターンについては、四分割の発光面では、４面全点灯、左右のみ点灯、上下のみ点灯などが用いられる。
この例では、総合評価値が、定量的に規定される。その結果、精度良く撮像パラメータを決定することができる。
（撮像パラメータの探索例その１）
図１０は、設定された複数種類の撮像パラメータを全探索するときの動作フローを示す。
ユーザは、個別評価値の最大値Ａｎｍａｘを設定する（ステップＳ２１）。ユーザは、撮像パラメータの探索範囲を設定する（ステップＳ２２）。ユーザは、ロボット各軸の探索範囲を設定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２１からスッテプＳ２３は、探索前の事前設定である。
次に、撮像処理部７０およびパラメータ決定部８０は、ワークを撮像し個別評価値Ａｎを算出する（ステップＳ２４）。パラメータ決定部８０は、総合評価値を算出する（ステップＳ２５）。パラメータ決定部８０は、探索を終了したか否か判断し（ステップＳ２６）、終了していない場合、ステップＳ２７に進み探索条件を変更した後、ステップＳ２４に戻る。終了している場合、探索を完了しステップＳ２８に進む。
次に、パラメータ決定部８０は、ステップＳ２５において算出した複数の総合評価値をソートする（ステップＳ２８）。次に、パラメータ決定部８０は、複数の総合評価値のうち最良時の、ロボット軸位置を含む撮像パラメータの値を最適値の組として設定し全探索動作を終了する（ステップＳ２９）。
（撮像パラメータの探索例その２）
上の探索例では、設定された複数種類の撮像パラメータを全探索したが、これに限られるものではない。設定された複数種類の撮像パラメータのうち、まず１種類または複数種類の撮像パラメータの部分集合（これを第１の撮像パラメータと呼ぶ。）について探索を行って、第１の撮像パラメータについて個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第１の最適値、または、第１の最適値の組として求め、その後、第１の撮像パラメータと異なる第２の撮像パラメータ（上記複数種類のパラメータのうち第１の撮像パラメータ以外の残りのパラメータの集合）について、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第２の最適値、または、第２の最適値の組として求めてもよい。さらに、第１および第２の撮像パラメータと異なる第３の撮像パラメータ、さらに、それらと異なる第４の撮像パラメータ（以下省略）について、このような部分的な探索を順次繰り返してもよい。
図１１Ａ〜図１１Ｃは、設定された複数種類の撮像パラメータのうち部分的な探索を繰り返すときの動作フローを示す。
図１１Ａに示すように、ユーザは、個別評価値の最大値Ａｎｍａｘを設定する（ステップＳ３１）。ユーザは、撮像パラメータの探索範囲を設定する（ステップＳ３２）。ユーザは、ロボット各軸の探索範囲を設定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３１からスッテプＳ３３は、探索前の事前設定である。
次に、撮像処理部７０およびパラメータ決定部８０は、ワークを撮像し個別評価値Ａｎ、この例では、第１の撮像パラメータとしての「焦点位置」についての個別評価値Ａｎを算出する（ステップＳ３４）。パラメータ決定部８０は、総合評価値を算出する（ステップＳ３５）。パラメータ決定部８０は、探索を終了したか否か判断し（ステップＳ３６）、終了していない場合、ステップＳ３７に進み探索条件、この例では、「ロボットＺ軸」を変更した後、ステップＳ３４に戻る。終了している場合、探索を完了しステップＳ３８に進む。
次に、パラメータ決定部８０は、ステップＳ３５において算出した複数の総合評価値をソートする（ステップＳ３８）。次に、パラメータ決定部８０は、複数の総合評価値のうち最良時の撮像パラメータ（この例では、「焦点位置」と「ロボットＺ軸位置」）の値を最適値の組として設定する（ステップＳ３９）。次に、図１１Ｂのステップ４０に進む。
図１１Ｂに示すように、撮像処理部７０およびパラメータ決定部８０は、ワークを撮像し個別評価値Ａｎ、この例では、第２の撮像パラメータとしての「視野内のワーク位置」、「視野内の歪み」についての個別評価値Ａｎを算出する（ステップＳ４０）。パラメータ決定部８０は、総合評価値を算出する（ステップＳ４１）。パラメータ決定部８０は、探索を終了したか否か判断し（ステップＳ４２）で、終了していない場合、ステップＳ４３に進み探索条件、この例では、「ロボットのＺ軸以外の軸位置」の値を変更した後、ステップＳ４０に戻る。終了している場合、探索を完了しステップＳ４４に進む。
次に、パラメータ決定部８０は、ステップＳ４１において算出した複数の総合評価値をソートする（ステップＳ４４）。次に、パラメータ決定部８０は、複数の総合評価値のうち最良時の撮像パラメータ（この例では、「視野内のワーク位置」、「視野内の歪み」と「ロボットのＺ軸以外のロボット軸位置」）の値を最適値の組として設定する（ステップＳ４５）。次に、図１１ＣのステップＳ４６に進む。
図１１Ｃに示すように、撮像処理部７０およびパラメータ決定部８０は、対象物を撮像し個別評価値Ａｎ、この例では、第３の撮像パラメータとしての「照明の強度」、「照明の均一性」についての個別評価値Ａｎを算出する（ステップＳ４６）。パラメータ決定部８０は、総合評価値を算出する（ステップＳ４７）。パラメータ決定部８０は、探索を終了したか否か判断し（ステップＳ４８）、終了していない場合、ステップＳ４９に進み探索条件、この例では、「照明の発光強度」、「照明の発光パターン」を変更した後、ステップＳ４６に戻る。終了している場合、探索を完了しステップＳ５０に進む。
次に、パラメータ決定部８０は、ステップＳ４７において算出した複数の総合評価値をソートする（ステップＳ５０）。次に、パラメータ決定部８０は、複数の総合評価値のうち最良時の撮像パラメータ（この例では、「照明の発光強度」、「照明の発光パターン」）の値を最適値の組として設定して探索を終了する（ステップＳ５１）。
この例の探索動作では、まず、パラメータ決定部８０は、予め定められた第１の撮像パラメータについて、個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第１の最適値、または、第１の最適値の組として求める。したがって、例えば、ユーザが予め重視している撮像パラメータ（第１の撮像パラメータ）について、撮像パラメータ同士の組合せ数が限定されて、迅速に最適値の組（第１の最適値の組）が求められる。その後、上記パラメータ決定部８０は、第１の撮像パラメータと異なる第２の撮像パラメータについて、個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第２の最適値、または、第２の最適値の組として求める。これにより、残りの撮像パラメータ（第１の撮像パラメータ）について、撮像パラメータ同士の組合せ数が限定されて、迅速に最適値の組（第２の最適値の組）が求められる。このような部分的な探索をさらに繰り返してもよい。この結果、この例の外観検査装置によれば、各種撮像パラメータの最適値が迅速に求められる。
また、探索動作は上記の動作に限られない。例えば、部分的な探索を、探索範囲を徐々に狭めながら、繰り返し実施してもよい。
上記制御装置４０は、プログラムに従って動作するプロセッサ、不揮発性半導体メモリ等によって構成され得る。つまり、制御装置１０は、実質的にコンピュータ装置（例えば、プログラマブルロジックコントローラ（programmable logic controller；PLC）など）によって構成され得る。したがって、図３によって説明した外観検査方法は、コンピュータに実行させるためのプログラムとして構成されるのが望ましい。また、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な非一時的（non-transitory）な記録媒体に記録されるのが望ましい。その場合、記録媒体に記録されたそれらのプログラムをコンピュータ装置に読み取らせ、実行させることによって、上述の外観検査方法を実施することができる。
以上の実施形態は例示であり、この発明の範囲から離れることなく様々な変形が可能である。上述した複数の実施の形態は、それぞれ単独で成立し得るものであるが、実施の形態同士の組みあわせも可能である。また、異なる実施の形態の中の種々の特徴も、それぞれ単独で成立し得るものであるが、異なる実施の形態の中の特徴同士の組みあわせも可能である。
１ 外観検査装置
１０ ロボット
２０ 撮像部
３０ 照明部
４０ 制御装置
５０ ワーク
７０ 撮像処理部
８０ パラメータ決定部

Claims (5)

  1. 対象物の外観を検査する検査装置であって、
    上記対象物の画像を撮像するための撮像部と、
    上記対象物に対して、光を照射する照明部と、
    上記対象物、上記撮像部、上記照明部のうち、少なくとも２つ以上の部位について、互いの相対的な位置を変化させる移動手段と、
    上記照明部が上記対象物に光を照射した状態で、上記対象物と上記撮像部との間の上記移動手段による相対的な位置の変化を含む、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、上記撮像部によって複数の画像を撮像する処理を行う撮像処理部と、
    撮像された上記複数の画像に基づいて、上記可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定するパラメータ決定部とを備え、
    上記パラメータ決定部は、上記複数の画像について、それぞれ上記撮像パラメータ毎に良否の程度を表す個別評価値を算出し、上記個別評価値に基づいて予め定められた算出式によって総合評価値を算出し、上記複数の画像のうち上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を上記最適値の組として求めることを特徴とする外観検査装置。
  2. 請求項１の外観検査装置において、
    上記複数の画像から抽出した特徴量が、予め定められた理想値に一致する度合、または、上記複数の画像が、予め登録されたマスタ画像に一致する度合、に基づいて個別評価値を算出することを特徴とする外観検査装置。
  3. 請求項１または２の外観検査装置において、
    上記パラメータ決定部は、予め定められた第１の撮像パラメータについて、この第１の撮像パラメータ以外の他のパラメータを固定した条件下で、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第１の最適値、または、第１の最適値の組として求め、その後、第１の撮像パラメータと異なる第２の撮像パラメータについて、この第２の撮像パラメータ以外の他のパラメータを固定した条件下で、上記個別評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値、または、上記総合評価値が最も良かったときの撮像パラメータの値の組を、第２の最適値、または、第２の最適値の組として求めることを特徴とする外観検査装置。
  4. 上記請求項１に記載の外観検査装置によって対象物の外観を検査する外観検査方法であって、
    上記照明部が上記対象物に光を照射した状態で、上記対象物と上記撮像部との間の上記移動手段による相対的な位置の変化を含む、互いに性質が異なる複数種類の撮像パラメータが可変して設定された条件下で、撮像パラメータを変化させて、上記撮像部によって複数の画像を撮像する処理を行うステップと、
    撮像された上記複数の画像に基づいて、上記可変して設定された複数種類の撮像パラメータの最適値の組を決定するステップと、
    を含むことを特徴とする外観検査方法。
  5. コンピュータに、上記請求項４記載の外観検査方法を実行させるためのプログラム。
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