JP7146092B2 - 検査装置及び方法、並びにプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、検査装置及び方法に関する。本発明は特に、検査対象を検知して、検知の結果得られる表面データから検査対象の異常を検出する検査装置及び方法に関する。本発明はまた、プログラム及び記録媒体に関する。

周期的な模様を有する長尺体を検査する装置が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載された装置は、長尺方向に移動する長尺体の表面データを収集し、表面データと第１リファレンスデータ及び第２リファレンスデータとの類似度を算出し、算出された類似度を要素とする類似度ベクトルの、２次元平面上での軌跡に基づいて異常を検出する。例えば、類似ベクトルのノルムが閾値を下回る頻度に基づいて異常を検出する。

国際公開第２０１６／１５７２９０号公報

特許文献１に記載された装置では、ノルムに対する閾値を設定する場合に、ある程度のマージンをとる必要があり、そのため異常の有無につき誤判定をすることがあった。

本発明の目的は、検査対象の異常の有無の判定の誤りを減らすことである。

本発明の検査装置は、
検査対象の第１の方向における異なる位置の各々において、前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知するセンサと、
前記異なる位置のいずれかを注目位置として選択し、前記センサでの検知結果から、前記注目位置の線状部分についての前記外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得し、前記表面データと第１の参照データとの類似度である第１の類似度及び前記表面データと第２の参照データとの類似度である第２の類似度を算出し、前記第１の類似度及び前記第２の類似度を要素とする座標、又は前記第１の類似度及び前記第２の類似度を変数とする２つの関数を要素とする座標を算出し、
前記注目位置の線状部分についての前記表面データの取得、前記第１の類似度及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出と同じ処理を、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における複数の位置において、前記第２の方向に延在する線状部分について行うことで得られた座標の群に対する、前記注目位置の線状部分について算出された前記座標の乖離度を孤立性指標として算出し、
前記孤立性指標に基づいて、前記検査対象に異常があるか否かを判定する処理回路と
を有する。
前記処理回路は、前記孤立性指標を算出する場合、前記座標の群の少なくとも一部を構成する座標と、前記注目位置の線状部分についての座標との距離、又は前記距離に対して単調増加する値のうち小さいものから一定の個数の距離又は値を抽出し、又は前記距離に対して単調減少する値のうち大きいものから一定の個数の値を抽出して、抽出された距離又は値の総和を前記孤立性指標として算出する。

本発明の検査方法は、
検査対象の第１の方向における異なる位置の各々において、前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知し、
前記異なる位置のいずれかを注目位置として選択し、前記検知の結果から、前記注目位置の線状部分についての前記外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得し、前記表面データと第１の参照データとの類似度である第１の類似度及び前記表面データと第２の参照データとの類似度である第２の類似度を算出し、前記第１の類似度及び前記第２の類似度を要素とする座標、又は前記第１の類似度及び前記第２の類似度を変数とする２つの関数を要素とする座標を算出し、
前記注目位置の線状部分についての前記表面データの取得、前記第１の類似度及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出と同じ処理を、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における複数の位置において、前記第２の方向に延在する線状部分について行うことで得られた座標の群に対する、前記注目位置の線状部分について算出された前記座標の乖離度を孤立性指標として算出し、
前記孤立性指標に基づいて、前記検査対象に異常があるか否かを判定する。
前記孤立性指標を算出する場合、前記座標の群の少なくとも一部を構成する座標と、前記注目位置の線状部分についての座標との距離、又は前記距離に対して単調増加する値のうち小さいものから一定の個数の距離又は値を抽出し、又は前記距離に対して単調減少する値のうち大きいものから一定の個数の値を抽出して、抽出された距離又は値の総和を前記孤立性指標として算出する。

本発明によれば、検査対象の異常の有無の判定の誤りを減らすことができる。

検査対象の例である鋼索を示す図である。 （ａ）は、本発明の実施の形態１の検査装置で用いられるカメラと移動機構とを示す概略立面図、（ｂ）は、図２（ａ）の線２Ｂ－２Ｂの位置から下方を見た概略平面図、（ｃ）は、図２（ａ）の線２Ｃ－２Ｃの位置から下方を見た概略平面図である。 鋼索と一つのカメラとの位置関係を示す図である。 実施の形態１の検査装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４の処理回路の構成を示す機能ブロック図である。 図５の第１の異常検出部の構成を示す機能ブロック図である。 撮像で得られる画像の例を、撮像対象である鋼索に重畳して示す図である。 図７の一つの行から得られる表面データの一例を示す図である。 図５の異常検出部で用いられる第１及び第２の参照データを示す波形図である。 表面データに基づいて算出される座標で表される点の軌跡の一例を示す図である。 表面データに基づいて算出される座標で表される点の軌跡の他の例を示す図である。 注目位置についての表面データに基づいて算出される座標で表される点と、注目位置以外の位置についての表面データに基づいて算出される多数の座標で表される点との位置関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態３における孤立性指標の算出の手順を示すフローチャートである。 実施の形態３で、注目位置についての表面データに基づいて算出される座標で表される点と、注目位置以外の位置についての表面データに基づいて算出される多数の座標で表される点との位置関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４の検査装置で用いられる異常検出部を示す機能ブロック図である。 図１５の異常検出部で生成された第１及び第２の参照データを示す波形図である。 図１５の異常検出部において表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 本発明の実施の形態５の検査装置で用いられる異常検出部を示すブロック図である。 本発明の実施の形態６の検査装置で用いられる異常検出部を示す機能ブロック図である。 実施の形態６の検査装置において、撮像で得られる画像の例を、撮像対象である鋼索に重畳して示す図である。 図２０の異なる行から得られるデータの例を示す波形図である。 図１９の異常検出部において、表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 図１９の異常検出部において、注目位置についての表面データに基づいて算出された座標で表される点と、予め用意された多数の座標で表される点との位置関係の一例を示す図である。 図１９の異常検出部において、バルク処理を行う場合の、注目位置についての表面データに基づいて算出される座標で表される点と、注目位置以外の位置についての表面データに基づいて算出される多数の座標で表される点との位置関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態７の検査装置で用いられる異常検出部を示す機能ブロック図である。 本発明の検査装置の対象となり得る画像の他の例を示す図である。 図２６の画像の一つの行から得られる表面データの一例を示す波形図である。 図２７に示される表面データについての類似度の算出で用いられる第１及び第２の参照データの例を示す波形図である。 図２６の画像から得られる表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 本発明の検査装置の対象となり得る画像の他の例を示す図である。 図３０の画像から得られる表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 （ａ）は、本発明の検査装置の対象となり得る画像の他の例を示す図、（ｂ）は図３２（ａ）の画像の明るさの変化を示す波形図である。 図３２（ａ）の画像の一つの行から得られる表面データの一例を示す波形図である。 図３３に示される表面データについての類似度の算出で用いられる第１及び第２の参照データの例を示す波形図である。 図３２（ａ）の画像から得られる表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 本発明の検査装置の対象となり得る画像の他の例を示す図である。 （ａ）は、図３６の画像の一つの行から得られる表面データの一例を示す波形図、（ｂ）は、図３７（ａ）に示される表面データの類似度の算出で用いられる第１及び第２の参照データの例を示す波形図である。 図３６の画像から得られる表面データに基づいて算出される座標で表される点の分布の一例を示す図である。 本発明の検査装置の対象となり得る画像の他の例を示す図である。

添付の図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。添付の図において同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
実施の形態１の検査装置は、鋼索を検査対象とし、鋼索をその長尺方向に移動させながら、カメラで鋼索の周面を撮像し、撮像で得られた画像データから、外観の異常の有無を検査するものである。

鋼索は複数のストランドを備えている。例えば、図１は８本のストランド１２を有する鋼索１１を示す。

図示のように鋼索１１はストランド１２が撚り合わされて形成されている。各ストランド１２は螺旋状に巻かれている。その結果、鋼索１１の周面には各ストランドの太さに応じた凹凸が規則的に並んでいる。

鋼索１１の周方向における凹凸の位置は、鋼索の長尺方向における位置に応じて変化し、ストランドピッチＰｓ毎に同じとなる。撚りピッチＰｔは、ストランドピッチＰｓとストランド１２の数との積に等しい。

鋼索１１の例としては、船舶用の鋼索、漁業用の鋼索、クレーン用の鋼索、土木工事用の鋼索、ケーブルカー用の鋼索、エレベータ用の鋼索、及び橋梁用の鋼索がある。

図２（ａ）は、実施の形態１の検査装置３０で用いられるカメラと移動機構２０とを示す概略立面図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）の線２Ｂ－２Ｂの位置から下方を見た概略平面図である。図２（ｃ）は、図２（ａ）の線２Ｃ－２Ｃの位置から下方を見た概略平面図である。

移動機構２０は、フレーム２１に回転可能に保持されたローラ群２２を有する。
ローラ群２２は、鋼索１１の移動方向（図で上下方向）ＭＶの互いに異なる位置に配置された第１組のローラ２２－１１～２２－１４、第２組のローラ２２－２１～２２－２４、第３組のローラ２２－３１～２２－３４、及び第４組のローラ２２－４１～２２－４４を有する。

第１組のローラ２２－１１～２２－１４は、図２（ｂ）に示すように、４つの方向から鋼索１１を挟むように設けられている。第２組、第３組、及び第４組の各々のローラも同様に鋼索１１を挟むように設けられている。

第１組～第４組のローラは、図示しない駆動機構により駆動されて回転し、各ローラの表面と鋼索１１の表面との摩擦により鋼索１１をその長尺方向に移動させる。例えば図２（ａ）において上方向に移動させる。
なお、第１組～第４組のローラの全てを駆動機構により駆動する代わりに、第１～第４組のローラのうち、一部のみを駆動機構により駆動し、残りのものは鋼索１１との摩擦で連れ回りするようにしても良い。

検査装置３０は、センサとしてのカメラ２５－１～２５－４を備える。カメラ２５－１～２５－４は、図２（ｃ）に示すように、鋼索１１を囲むように配置され、４つの方向から鋼索１１を撮像し、鋼索１１の全周の画像を得ている。
図示の例では４つの方向から鋼索１１を撮像するが、代わりに、３つの方向から鋼索１１を撮像することで、鋼索１１の全周の画像を得ることとしても良い。
鋼索１１のうち撮像される部分を照明するための光源（図示しない）が設けられていても良い。

カメラ２５－１～２５－４はフレーム２１に固定されており、カメラ２５－１～２５－４と、被検査面である鋼索１１の周面との距離が一定に保たれている。

尚、図２（ａ）では、鋼索１１の手前にあるローラ２２－１４、２２－２４、２２－３４、及び２２－４４、及びカメラ２５－４、並びにフレーム２１のうち上記のローラ及びカメラを支持する部分の図示を省略している。

本実施の形態の検査装置は、移動機構２０により鋼索１１をその長尺方向に移動させることでカメラ２５－１～２５－４に対する鋼索１１の相対的位置を変化させながら、カメラ２５－１～２５－４により、鋼索１１の長尺方向における異なる位置において、鋼索１１の周面を順次撮像して、撮像データに基づいて鋼索１１の異常の検出を行う。

図３は検査対象である鋼索１１と一つのカメラ２５－１との位置関係を示す。ｘｙｚは３次元空間上での座標を表すための軸で，鋼索１１の長尺方向ＤＬをｙ軸とし、ｘ軸とｚ軸はこれに直交している。図示の例では、鋼索１１はｙ軸のプラス方向に移動する。
他のカメラ２５－２～２５－４と鋼索１１との位置関係も上記と同様である。

カメラ２５－１～２５－４の各々は、鋼索１１の周方向に延在する線に沿う部分（線状部分）を撮像するように配置されている。鋼索の周方向は、カメラ２５－１～２５－４の各々から見て鋼索の移動方向に垂直な方向である。従って、各カメラは、当該カメラから見て、鋼索の移動方向に垂直な方向に延在する線状部分を撮像するよう配置されていることになる。

カメラ２５－１～２５－４の各々はエリアカメラであっても良く、ラインカメラであっても良い。
カメラ２５－１～２５－４の各々がラインカメラである場合、各カメラは、撮像素子が並んだ方向が鋼索１１の移動方向ＭＶに対して垂直な方向に対応する方向となるように配置され、鋼索１１の周方向に延在する線状部分を撮像する。鋼索１１の線状部分は、ラインカメラの撮像素子の全部又は一部によって撮像される。解像度を高くするにはできるだけ多くの撮像素子で撮像されるのが望ましい。

カメラ２５－１～２５－４の各々がエリアカメラである場合、各カメラは、撮像画面の行（水平ライン）の方向が鋼索の移動方向ＭＶに対して垂直な方向に対応する方向となるように配置され、鋼索１１の周方向に延在する線状部分を、行方向に並んだ撮像素子によって撮像する。鋼索１１の線状部分は、エリアカメラの一つの行の撮像素子の全部又は一部によって撮像される。解像度を高くするにはできるだけ多くの撮像素子で撮像されるのが望ましい。

鋼索１１の周方向における、各カメラの撮像範囲は、鋼索１１の全周の１／４よりも若干大きく、隣り合うカメラ相互間では上記の撮像範囲がそれらの端部において互いに重なり合う。その結果、鋼索の周方向におけるどの位置も、４つのカメラの少なくとも一つの撮像範囲に含まれる。

図４は、実施の形態１の検査装置３０の構成を示す図である。
図示の検査装置３０は、図２（ａ）及び図２（ｃ）に示されるカメラ２５－１～２５－４と、処理回路３２とを有する。

処理回路３２は、専用のハードウェアで構成されていても良く、プロセッサとメモリとで構成されていても良い。

専用のハードウェアで構成されている場合、処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はこれらの組み合わせであっても良い。

プロセッサとメモリとで構成される場合、処理回路は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現されていても良い。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリに格納される。プロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各処理回路の機能を実現する。

ここで、プロセッサとは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）と呼ばれるものであっても良い。
メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）等の不揮発性又は揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。

処理回路３２は、その一部が専用のハードウェアで実現され、他の一部がソフトウェア又はファームウェアで実現されるものであっても良い。

図４は、処理回路３２が一つのプロセッサを含むコンピュータ３４で実現される場合の構成を示す。
図示のコンピュータ３４は、プロセッサ３４１及びメモリ３４２を備えている。
メモリ３４２は、プロセッサ３４１が実行するプログラムを記憶している。
プロセッサ３４１は、メモリ３４２に記憶されているプログラムを読み出して、実行する。

カメラ２５－１～２５－４からの撮像データは、図示しないインターフェースを介してコンピュータ３４に取り込まれる。

図５は、図４の処理回路３２の構成を示す機能ブロック図である。
図５に示すように、処理回路３２は、第１乃至第４の異常検出部３５－１～３５－４と、検査結果出力部３６とを備える。
第１乃至第４の異常検出部３５－１～３５－４はそれぞれカメラ２５－１～２５－４に対応して設けられたものであり、各々対応するカメラから撮像データを受信して、対応するカメラの撮像範囲における異常を検出する。

第１乃至第４の異常検出部３５－１～３５－４は互いに同じ構成を有する。
以下では第１の異常検出部３５－１について説明する。

図６は、第１の異常検出部３５－１の構成を示す。
図６に示される異常検出部３５－１は、データ取得部４１と、参照データ記憶部４２と、類似度算出部４３と、座標算出部４５と、座標記憶部４６と、孤立性指標算出部４７と、異常判定部４８とを備える。

データ取得部４１は、カメラ２５－１からの撮像データを受信して、鋼索１１の長尺方向における異なる位置の線状部分の各々についての表面データＤｋを生成する。長尺方向における位置を長尺方向位置ということがある。各長尺方向位置の線状部分についての表面データを、当該長尺方向位置についての表面データと言うことがある。

カメラ２５－１がラインカメラであれば、各長尺方向位置での撮像で得られる１次元画像のうち、撮像された線状部分に対応する部分が、当該線状部分についての表面データＤｋとなる。
カメラ２５－１がエリアカメラであれば、各長尺方向位置での撮像で得られる２次元画像のうち、予め指定されている行に属し、撮像された線状部分に対応する部分のデータが、当該線状部分についての表面データＤｋとなる。

表面データＤｋの生成に当たり、撮像データに対してバイアス除去、ノイズ除去等を行なっても良い。
バイアス除去は、撮像データのうちの低周波数成分を除去する処理である。ここで言う低周波数成分とは、鋼索が全体として円柱状であること、即ち鋼索の周面の包絡面が円柱状であることによる明るさの変化の成分である。即ち、各カメラにおいては、鋼索の周面の各部分は、当該部分の、カメラの光軸に対する角度によって、カメラから見たときの明るさが変わる。鋼索の周面の各部分の、カメラの光軸に対する角度は、鋼索の周面の包絡面の、上記のカメラの光軸に対する角度と、ストランド１２による凹凸とによって決まる。バイアス除去は、上記包絡面の上記のカメラの光軸に対する角度の変化による影響を除去するために行われるものである。バイアス除去を行うことで、ストランド１２の凹凸による明るさの変化の成分のみを抽出することができる。

ノイズ除去は、画像中の高周波数のノイズを除去する処理である。ここで言う高周波数は、ストランド１２の凹凸による周波数、及び検出すべき異常による周波数よりも高い周波数を意味する。

表面データＤｋは、１次元画像データのうちの線状部分に対応する部分、又は２次元画像の一つの行に属し、線状部分に対応する部分の一定個数の画素の画素値Ｄｋ_１，ｋ_２，…Ｄｋ_Ｊを、画素の順に並べたものであり、画素値ベクトルと見ることができる。
ここでいう画素値は、輝度値であっても良く、色成分値であっても良い。色成分値である場合、例えばＲ、Ｇ、Ｂのいずれかの一つの値であっても良い。以下では、輝度値であるものとし、画素値の大きさが明るさを表すものとして説明する。
表面データＤｋを構成する画素値は、センサとしてのカメラでの検出で得られた値であるので、検出値と言うこともある。

各長尺方向位置についての表面データＤｋを構成する画素値は、ストランド１２による、鋼索１１の周面の凹凸に対応して変化する。即ち表面データＤｋは、ストランド１２による周面の、周方向における凹凸の周期に対応する周期性を有する。
なお、各カメラで得られる画像は、鋼索の周面を平坦な撮像画面に投影したものであるので、周方向における長さと、撮像画像内での長さとは完全には対応せず、鋼索の周面上での周期が一定であっても、撮像画像内での行方向位置によって、１周期の長さが変化し、表面データＤｋにおいても、画素値の変化（行方向位置に対する変化）の周期（画像内での空間周期）が変化する。しかしながら、撮像範囲、特に表面データを取得する範囲を、カメラから見て鋼索の幅方向の中心に近い部分に限定する（両側の縁に近い部分を除く）ことで、上記の変化による影響を、小さく、無視可能にすることができる。

鋼索１１の移動によって撮像される長尺方向位置が変わると、表面データＤｋで構成される画素値ベクトルも変化する。この変化は周期性を有し、その周期（空間周期）は、ストランドピッチＰｓに等しい。

図７は、カメラ２５－１がエリアカメラである場合に、該カメラでの撮像で得られる画像の例を、撮像対象である鋼索１１に重畳して示す。図７には、鋼索１１のうち、撮像される範囲を点線の枠１４で示し、枠１４の内部に撮像で得られる画像Ｇａの概略を示す。
撮像で得られる画像Ｇａにおいては、各ストランド１２の中心付近Ｇａａが最も明るく、隣接するストランド１２相互の境目の付近Ｇａｂが最も暗い。実際の画像では、画像の各部の明るさは次第に連続的に変化するが、図７では、単純化のため明るい部分Ｇａａを白で、暗い部分Ｇａｂをドットパターンで示している。

本実施の形態では点線の枠１４で示される範囲内の画像Ｇａのうち、予め指定された行Ｌｋのデータを抽出して表面データＤｋとする。
図８は、図７の行Ｌｋから得られる表面データＤｋの一例を示す。図８で、縦軸は画像の明るさを示し、横軸は、図７の点線の枠１４内の行方向位置を示す。図８のｘ_ｌ、ｘ_ｒは、図７の点線の枠１４の左端ｘ_ｌ及び右端ｘ_ｒに対応する。
図８に示す例では、画素値が周期Ｔｋで変化している。

鋼索１１を長尺方向に移動させながら鋼索１１の周面を撮像すると、撮像で得られる表面データＤｋ（画素値ベクトル）は、連続的に、かつ移動の距離に対して周期的に変化する。周期的変化は、鋼索１１が長尺方向に周期性を有することによって生じる。変化が連続的であるのは、ストランド１２（従って、ストランド１２の凹凸による明るい部分及び暗い部分）が、長尺方向、即ち移動方向に対して斜めに延びており、そのため、画素値ベクトルが次第に変化するためである。

参照データ記憶部４２は、第１の参照データＲａ及び第２の参照データＲｂを記憶している。第１の参照データＲａ及び第２の参照データＲｂは例えば予め用意されたものである。図示の例の第１の参照データＲａ及び第２の参照データＲｂは、上記の表面データの周期Ｔｋに等しい周期を持つ。

例えば、鋼索１１に異常がない場合に得られる表面データＤｋを構成する画素値の変化（行方向位置に対する変化）の周期Ｔｋが分かっている場合、当該周期Ｔｋを持ち、相互間の位相差がπ／２である２つの正弦波を表す値の列から成るベクトルを第１の参照データＲａ及び第２の参照データＲｂとして用いることができる。
図９は、そのような正弦波状の参照データＲａ、Ｒｂの例を示す。図９でＴｋは周期を表す。

第１及び第２の参照データＲａ、Ｒｂの各々は、表面データＤｋと同じ長さのベクトル（表面データＤｋを構成する画素値の数と同じ数の値の列から成るデータ）である。従って、第１の参照データＲａは値Ｒａ_１，Ｒａ_２，…Ｒａ_Ｊで表され、第２の参照データＲｂは値Ｒｂ_１，Ｒｂ_２，…Ｒｂ_Ｊで表される。
第１及び第２の参照データＲａ、Ｒｂの各々は、その波数が、表面データＤｋを構成する画素値の明るさの変化の波数と同一であり又は近似している。

第１及び第２の参照データＲａ、Ｒｂの各々が表す正弦波の周期は、表面データＤｋの周期Ｔｋと厳密に一致している必要はなく、要するに同一又は近似の周期を有すれば良い。

第１及び第２の参照データＲａ、Ｒｂが表す正弦波は、相互間の位相差がπ／２であるので、第１の参照データＲａと第２の参照データＲｂは互いに直交する関係にある。
上記のように、第１の参照データＲａが（Ｒａ_１，Ｒａ_２，…Ｒａ_Ｊ）で表され、第２の参照データＲｂが（Ｒｂ_１，Ｒｂ_２，…Ｒｂ_Ｊ）で表される場合、第１の参照データＲａと第２の参照データＲｂとが直交しているとは、下記の式（１）を満たすことを意味する。

なお、第１及び第２の参照データＲａ、Ｒｂが表す２つの正弦波は、位相差が正確にπ／２でなくても良く、π／２に近似する値であれば良い。即ち、第１の参照データＲａと第２の参照データＲｂとは、正確に直交しなくても良く、直交関係に近似の関係を有すれば良い。

類似度算出部４３は、データ取得部４１から出力された各長尺方向位置についての表面データＤｋと第１の参照データＲａとの類似度である第１の類似度ｐを算出する。
類似度算出部４３はまた、上記の表面データＤｋと第２の参照データＲｂとの類似度である第２の類似度ｑを算出する。

本実施の形態では類似度ｐ及びｑとして下記の式（２ａ）及び（２ｂ）で表される相関係数ρ_ａ及びρ_ｂを用いている。
相関係数ρ_ａ、ρ_ｂは、以下のように定義される。

式（２ａ）及び（２ｂ）で、Ｅ［－］は期待値を表す。

座標算出部４５は、第１の類似度ｐと第２の類似度ｑとを要素とする、直交座標系の２次元座標を求める。そのような２次元座標をＳ_ｉ（ｐ，ｑ）で表す。Ｓ_ｉ（ｐ，ｑ）を単にＳ_ｉで表すこともある。さらに、２次元座標Ｓ_ｉで表される２次元平面上の位置の点をも同じ符号Ｓ_ｉ（ｐ，ｑ）又はＳ_ｉで表す。
そのような点Ｓ_ｉ（ｐ，ｑ）の一例を図１０に示す。類似度を上記の式（２ａ）及び（２ｂ）の相関係数で表す場合、原点Ｏから点Ｓ_ｉまで距離、即ちノルムは１より小さい値となる。

類似度の算出から座標の算出までの処理は、長尺方向位置毎に行われ、各長尺方向位置について（従って、各線状部分について）一つの点Ｓ_ｉが得られる。

上記のように、鋼索１１を長尺方向に移動させながら、鋼索１１の周面を撮像することで得られる表面データＤｋで構成される画素値ベクトルは、連続的に、かつ移動の距離に対して周期的に変化する。そのため、点Ｓ_ｉは、２次元平面上に一定の軌跡を描くように移動する。この軌跡は、例えば原点Ｏを中心とする円である。

点Ｓ_ｉの円に沿う移動（回転）の方向は、カメラ２５－１に対する鋼索の相対的移動方向に依存する。１回転に要する周期は、鋼索の１ストランドピッチＰｓに対応する。即ち、カメラに対して鋼索が１ストランドピッチＰｓ移動すると、点Ｓ_ｉは１回転して元の位置に戻る。

ストランド１２の太さ及びストランドピッチＰｓが一定であり、鋼索に異常がなければ、点Ｓ_ｉは移動の速度によらず同一の軌跡を繰り返し描く。

図１０に示される例では点Ｓ_ｉが描く軌跡が真円状であるが、必ずしも真円状になるとは限らず、例えば図１１に示すような楕円状になることもある。

鋼索１１の周面に異常があると、当該異常がある部分を撮像することで得られる表面データは、異常がない場合とは異なるものとなり、点Ｓ_ｉは、上記の軌跡から外れた位置に現れる。

孤立性指標算出部４７は、上記の外れの程度、即ち乖離度を算出する。
以下では、処理対象、即ち孤立性指標の算出の対象になっている長尺方向位置を注目位置と言い、注目位置についての表面データから得られた座標を単に「注目位置について算出された座標」或いは「注目位置についての座標」と言うことがある。

検査装置３０のうち、カメラ２５－１及び第１の異常検出部３５－１で構成される部分では、カメラ２５－１及びデータ取得部４１により鋼索１１の長尺方向における互いに異なる複数の位置の各々について、表面データを取得し、表面データに基づいて類似度算出部４３による類似度の算出及び座標算出部４５による座標の算出を行い、座標記憶部４６に、算出された座標Ｓ_ｉを蓄積することで、複数の座標Ｓ_ｉから成る群を形成し、孤立性指標算出部４７で、形成された座標Ｓ_ｉの群に対する、注目位置について算出された座標Ｓ_ｉの乖離度を孤立性指標として算出し、異常判定部４８で、孤立性指標が閾値よりも大きければ異常があると判定する。

以下では、複数の座標から成る群を座標群と言い、複数の座標の点Ｓ_ｉから成る群を点群と言う。
座標群を構成する座標の数、従って、点群を構成する点の数は、表面データの揺らぎの影響を受けないように十分に大きく、例えば予め定められた数よりも大きい数に定められている。
このように、上記の数は十分に大きいので、以下では「多数」ということがある。

座標群に属する座標、従って点群に属する点Ｓ_ｉはすべて、鋼索に異常がない場合に得られるものであるのが望ましい。しかしながら、異常がある場合に得られる点が含まれていても良い。これは孤立性指標の算出に当たり、多数の、即ち十分に多くの座標との比較を行うからである。

座標記憶部４６は、上記の座標群に属する多数の座標、即ち上記の点群に属する多数の点Ｓ_ｉについての座標を記憶している。
座標群に属する多数の座標は、例えば検査の実施の前に検査対象である鋼索１１の別の部分、又は検査対象となっている鋼索１１とは別の鋼索（同じ符号１１で示す）の多数の長尺方向位置において、撮像を行うことで表面データを取得し、取得した表面データに対して類似度の算出及び座標の算出を行うことで得られた座標であっても良い。
上記の「別の鋼索」は、検査対象となっている鋼索と同一の外観又は表面形状を有する別の鋼索、例えば検査対象となっている鋼索と同じ仕様のものである必要がある。この点は、以下の他の実施の形態でも同様である。

検査の実施の前に取得された表面データから算出された座標に対応する点をＳａ_ｉで表し、点Ｓａ_ｉから成る点群をＧＳａで表す。

この場合、検査装置３０は、検査の実施のための動作モード（検査実施モード）に先立ち、点群生成モードで動作する。
点群生成モードでは、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１を移動させながら鋼索１１の周面を撮像することで、多数の長尺方向位置について順次表面データＤｋを取得し、各表面データＤｋについて参照データＲａ、Ｒｂとの類似度ｐ、ｑを求め、類似度ｐ、ｑから座標Ｓａ_ｉ（ｐ，ｑ）を求める。
この場合、鋼索１１の撮像される部分は、異常がない部分であることが望ましい。

表面データの取得、類似度の算出及び座標の算出を、鋼索１１の互いに異なる多数の（Ｎ個の）長尺方向位置について行うことで多数の点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）から成る点群ＧＳａが形成される。Ｎは例えば１，０００であるが、より多くても良く、より少なくても良い。

図１２は点群ＧＳａに属する点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の、２次元平面上における分布の一例を示す。図示の例では点Ｓａ_ｉは、円環状に分布している。
以上のようにして、多数の長尺方向位置について求められた座標Ｓａ_ｉ（ｐ，ｑ）から成る点群ＧＳａは座標記憶部４６に記憶される。
記憶されている点群ＧＳａは、検査対象が外観又は表面形状が同一の鋼索、例えば同じ仕様の鋼索である限り、使用し続けることとしても良い。

検査実施モードにおいては、上記のように検査対象である鋼索１１の注目位置についての表面データの取得、類似度の算出、及び座標の算出を行った後、記憶されている点群ＧＳａを用いて、孤立性指標の算出を行う。

即ち、孤立性指標算出部４７は、注目位置についての点Ｓ_ｋの、点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）から成る点群ＧＳａに対する乖離度である孤立性指標を算出する。
図１２は、注目位置についての点Ｓ_ｋの一例をも示す。図示の例では、点Ｓ_ｋは点Ｓａ_ｉで形成される円環から少し離れた位置にある。

孤立性指標は、点群ＧＳａの点Ｓａ_ｉのうち、点Ｓ_ｋに比較的近い、予め定められた数（Ｎｃ）の点Ｓａ_ｉの各々への、点Ｓ_ｋからの距離の合計に基づいて算出される。
孤立性指標の算出は例えば以下の方法で行われる。

点Ｓ_ｋと点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の各々との２次元平面上での距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を算出する。

次に、距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち小さいものからＮｃ個（Ｎｃは予め定めらた数であり、Ｎｃ≪Ｎ：例えばＮ＝１０００のときにＮｃ＝１０）を抽出する。
例えば、距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を小さい順に並べ替えることで距離ｅ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を得て、距離ｅ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうちの小さいものからＮｃ個を抽出する。

次に、抽出した距離ｅ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎｃ）の総和ＡＬ（ｋ）を算出する。この総和ＡＬ（ｋ）は、点Ｓ_ｋの点群ＧＳａに対する乖離度を表すもので、孤立性指標として用いられる。

上記の処理は、下記の式（３ａ）及び（３ｂ）で表される。

異常判定部４８は、孤立性指標算出部４７によって算出された孤立性指標ＡＬ(ｋ)に基づいて各点Ｓ_ｋに対応する長尺方向位置の線状部分における異常の有無を判定し、判定結果ＡＢ（ｋ）を出力する。
例えば、孤立性指標ＡＬ（ｋ）が予め定められた閾値よりも大きければ表面データを得た長尺方向位置の線状部分に異常があるとの判定がなされる。

なお、互いに連続する２以上の長尺方向位置の線状部分について算出された孤立性指標に基づいて、異常があるか否かの判定をすることとしても良い。
例えば、相連続する、予め定められた数の長尺方向位置の線状部分についての孤立性指標が、閾値よりも大きい場合に、異常があるとの判定をしても良い。

上記のように孤立性指標を算出し、算出した孤立性指標に基づいて異常の有無を判定することで、異常の有無の判定の誤りを減らすことができる。

例えば、図１１を参照して説明したように、真円状の軌跡が得られない場合でも、異常の有無の判断を適切に行うことができる。

以上、異常検出部３５－１について説明したが、異常検出部３５－２～３５－４でも同様の処理が行われる。
検査結果出力部３６は、異常検出部３５－１～３５－４から出力される判定結果ＡＢ（ｋ）を受けて、集約し、検査結果として外部に出力する。例えば、図示しないモニターに出力して、検査結果を表示させても良い。代わりに又はそれに加えて、図示しないプリンタに出力して、検査結果を印字させても良い。
なお、検査結果出力部３６を設ける代わりに、検査結果を記憶する記憶部を備え、後に必要になったときに読み出せるようにしても良い。記憶部を取り外し可能なメモリで構成しても良い。検査結果出力部３６と、上記の記憶部とをともに備えることとしても良い。

上記の孤立性指標算出部４７は、注目位置についての点と、点群に属する点との距離に基づいて、孤立性指標を算出している。
上記の距離の代わりに、距離に対して単調増加又は単調減少する関数を用いて孤立性指標を算出することとしても良い。

単調増加する関数を用いる場合には上記の予め定められた数（Ｎｃ）の点を選択する際に、上記と同様小さいものから選択すれば良い。単調減少する関数を用いる場合には上記の予め定められた数（Ｎｃ）の点を選択する際に、上記とは逆に大きいものから選択する必要がある。
また、孤立性指標算出部４７が、距離に対して単調減少する関数を用いて孤立性指標を算出する場合には、算出される孤立性指標は、注目位置について求められた点Ｓ_ｋの、点群に対する乖離度が大きい程小さい値となる。従って異常判定部４８は、孤立性指標が予め定められた閾値よりも小さいときに、異常があるとの判定を行なう。

上記の参照データ記憶部４２は、正弦波状の参照データＲａ、Ｒｂを記憶している。
参照データＲａ、Ｒｂは、他の形状の波形を持つものであっても良い。例えば、表面データＤｋを構成する画素値の変化と同様に変化する波形を持つものであっても良い。

実施の形態１によれば、注目位置について求められた点Ｓ_ｋと点群を構成する点との距離に基づいて孤立性指標を算出し、算出した孤立性指標に基づいて異常の有無を判定するので、異常の有無の判定の誤りを減らすことができる。

実施の形態２．
実施の形態２の検査装置３０で用いられる異常検出部は、図６に示される異常検出部３５－１と同様のものである。

実施の形態１では、点群生成モードにおいて、点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１、…Ｎ）を蓄積することで点群ＧＳａを形成し、検査実施モードにおいて、形成された点群ＧＳａを用いて、孤立性指標の算出を行なっている。
実施の形態２では、検査実施モードでの処理の開始後に得られる点Ｓ_ｉを蓄積し、蓄積された点Ｓ_ｉを用いて孤立性指標の算出を行なう。言い換えると、点群の生成を検査の実施と並行して行う。この場合、蓄積された点Ｓ_ｉのうち、注目位置の表面データに対応する点以外の点で点群を構成し、構成された点群に対する、注目位置の表面データに対応する点の乖離度を求めれば良い。

例えば、長尺方向における異なる位置で順に撮像を行なって表面データを得る場合を想定し、点群を構成する点の数をＮであるとする。その場合、注目位置での撮像に先立って行われた、Ｎ回の撮像で取得されたＮ個の長尺方向位置についての表面データからそれぞれ算出された座標の点で点群を形成し、注目位置についての表面データから算出された座標の点の、上記点群に対する乖離度を孤立性指標として算出する。

この場合、注目位置が変わる毎に、上記Ｎ個の長尺方向位置のうち、最も古いものが除外され、代わりに１回前に注目位置であった位置がＮ個の長尺方向位置の一つに含まれることになる。

上記のように処理を行う場合、注目位置に近い長尺方向位置についての表面データから得られた点を除外して孤立性指標の算出をすることとしても良い。そのためには、例えば、上記のＮ個の長尺方向位置のうち、直近に撮像が行われたＦ個（Ｆは１以上の自然数）の長尺方向位置についての表面データから得られた点を除外すれば良い。

上記の処理は、実施の形態１の処理と同様に、多数の長尺方向位置の線状部分についての表面データの取得、第１及び第２の類似度の算出及び座標の算出を行なった後に、注目位置の線状部分についての表面データの取得、第１及び第２の類似度の算出、座標の算出及び孤立性指標の算出を行う処理であると言える。

実施の形態２でも実施の形態１と同様の効果が得られる。また、検査の実施の開始後に座標群（点群）を生成するので、事前に座標群（点群）が生成されていなくても、検査を実施することができる。

実施の形態３．
実施の形態３の検査装置３０で用いられる異常検出部は、図６に示される異常検出部３５－１と同様のものである。

実施の形態２では、検査実施モードでの処理の開始後に、多数の長尺方向位置の線状部分についての表面データの取得、第１及び第２の類似度の算出及び座標の算出を行なった後に、注目位置の線状部分についての表面データの取得、第１及び第２の類似度の算出、座標の算出及び孤立性指標の算出を行う。
実施の形態３では、検査実施モードでの処理の開始後に、長尺方向における互いに異なる位置の線状部分についての表面データの取得、第１及び第２の類似度の算出及び座標の算出を行なった後に、上記の異なる位置のいずれかを選択して注目位置とし、選択された位置以外の位置を上記の多数の位置として孤立性指標の算出を行う。

例えば、予め定められた第１の数の長尺方向位置の線状部分についての表面データに基づいて算出された第１の数の座標の点を蓄積し、蓄積された第１の数の点Ｓ_ｉを順に選択し、選択された点Ｓ_ｋ以外の第２の数の点(点Ｓ_ｉのうちＳ_ｋ以外のもの）で点群を構成し、点群に対する選択された点Ｓ_ｋの乖離度を孤立性指標として算出することとしても良い。上記の第１の数は、上記の第２の数に１を加算した数である。
上記の第１の数は、例えば、鋼索が予め定められた長さ（例えば１０ｍ）だけ移動する間に表面データが得られる長尺方向位置の数である。
このような処理はバルク処理と言うことができる。

以下では、バルク処理で蓄積される点Ｓ_ｉを符号Ｓｂ_ｉで表し、点Ｓｂ_ｉで構成される点群を符号ＧＳｂで表す。
バルク処理を行う場合にも、選択された点に対応する長尺方向位置（注目位置）に近い長尺方向位置についての表面データから得られた点を除外して孤立性指標の算出を行うのが望ましい。

以下、上記のバルク処理を行う場合の、孤立性指標の算出の手順を図１３を参照して説明する。
図１３に示される処理は、Ｎ個（Ｎは予め定められた数）の点Ｓｂ_ｉ（ｉ＝１、…Ｎ）が得られる毎に開始される。１からＮまでの番号は、鋼索の長尺方向位置に従って各線状部分に付けられたものである。以下では、鋼索の予め定められた長さ(長尺方向の長さ)の部分について、一方から他方に順に表面データを得る場合、１からＮまでの番号は表面データが得られる順を表す。

孤立性指標の算出は、番号が１からＮまでの表面データのうち、両端に近い一定数の長尺方向位置以外の長尺方向位置を順に注目位置として、該注目位置について行われる。

ステップＳＴ１１では、ｋを初期値である１＋Ｆに設定する。Ｆは予め定められた数である。
ステップＳＴ１２では、点Ｓｂ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の中から、点Ｓ_ｋを選択する。

ステップＳＴ１３では、点Ｓｂ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のうち点Ｓｂ_ｉ（ｉ＝ｋ－Ｆ，ｋ－Ｆ＋１，ｋ－Ｆ＋２，…，ｋ＋Ｆ－２，ｋ＋Ｆ－１，ｋ＋Ｆ）以外の点を抽出する。
抽出された点を、Ｓｃ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）で表す。
ステップＳＴ１４では、点Ｓ_ｋと点Ｓｃ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）の各々との２次元平面上での距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）を算出する。

ステップＳＴ１５では、距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）を小さいものから順に並べ替える。並び替え後の距離をｅ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）で表す。
ステップＳＴ１６では、距離ｅ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）のうち、小さいものからＮｃ個（Ｎｃ≪Ｎ－２Ｆ－１）を抽出し、抽出した距離の総和を求める。

ステップＳＴ１５及びＳＴ１６の組合せは、距離ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ－２Ｆ－１）のうち小さいものからＮｃ個（Ｎｃ≪Ｎ－２Ｆ－１）を抽出し、抽出したＮｃ個の距離の総和ＡＬ（ｋ）を求める処理であると言える。

ステップＳＴ１６で算出された総和ＡＬ（ｋ）が、点Ｓ_ｋの点群ＧＳｂに対する乖離度を表す孤立性指標として用いられる。
上記ステップＳＴ１５及びＳＴ１６の処理は、下記の式（４ａ）及び（４ｂ）で表される。

ステップＳＴ１７ではｋがｎ＋Ｆに等しいか否かを判定する。
等しくなければステップＳＴ１８に進む。ステップＳＴ１８では、ｋに１を加算する。ステップＳＴ１８の次にステップＳＴ１２に戻る。
ステップＳＴ１７でｋがｎ＋Ｆに等しければ、処理を終了する。

以上の処理は、Ｎ個の線状部分のうち、一方の端部に近いＦ個の線状部分及び他方の端部に近いＦ個の線状部分を除外し（ＳＴ１１、ＳＴ１７）、除外後の(Ｎ－２Ｆ)個の線状部分を順に選択し（ＳＴ１２）、選択された線状部分についての点をＳ_ｋとして（ＳＴ１２）、選択された線状部分を中心として、Ｆ個前の線状部分からＦ個後の線状部分までを除外し（ＳＴ１３）、除外後の線状部分についての点と、選択された線状部分についての点との距離の総和を算出し（ＳＴ１４、ＳＴ１５、ＳＴ１６）、距離の総和を孤立性指標として出力する処理であると言える。

図１４は、上記のバルク処理を行う場合の点Ｓｂ_ｉの、２次元平面上における分布の一例を示す。図１４において、点Ｓｂ_ｉのうち、点Ｓ_ｋを「＊」で示し、点Ｓｂ_ｋ－Ｆ～Ｓｂ_ｋ＋Ｆを「^。」で示し、Ｓｃ_１～Ｓｃ_{Ｎ－２Ｆ－１}を「・」で示す。

ステップＳＴ１３の処理は、ある線状部分について算出された座標の点Ｓ_ｋの孤立性指標が、当該線状部分の近傍に位置する他の線状部分について算出された座標の点の影響により小さい値として算出されてしまうことを防ぐためのものである。
例えば、撮像により表面データが取得される線状部分間の間隔が狭い場合、点Ｓ_ｉは、２次元平面上に高密度にプロットされる。異常の範囲が２以上の線状部分に及び、ある線状部分及びその近傍の線状部分に掛けて異常がある場合、当該ある線状部分の表面データに対応する点と、その近傍に位置する他の線状部分の表面データに対応する点との距離が小さくなって、孤立性指標が小さい値となってしまう。上記ある線状部分の近傍に位置する線状部分の表面データについての点を除外し、近傍の線状部分以外の線状部分についての点との距離に基づいて孤立性指標を算出することで、当該線状部分の表面データに対応する点に異常の有無の判定における誤りを減らすことができる。

図１３に示される手順では、Ｎ個の線状部分のうち一方の端部に近いＦ個の線状部分及び他方の端部に近いＦ個の線状部分を除外しているが（ＳＴ１１、ＳＴ１７）、このような除外は必ずしもしなくても良い。即ち、Ｎ個の線状部分の全てを順に選択することとしても良い。
ステップＳＴ１３で、選択された線状部分を中心として、Ｆ個前の線状部分からＦ個後の線状部分までを除外しているからである。

以上のように、実施の形態３でも実施の形態１と同様の効果が得られる。また、バルク処理により孤立性指標の算出を行うので、事前に座標群（点群）が生成されていなくても、検査を実施することができる。

実施の形態４．
実施の形態１～３では参照データＲａ、Ｒｂとして予め用意されたデータを用いている。
実施の形態４では、点群の生成のための表面データの取得、及び注目位置についての表面データＤｋの取得の場合と同様に、鋼索を撮像することで得られた２つの表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる。

具体的には、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１の、長尺方向における互いに異なる２つの位置の線状部分を撮像することで得られた表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる。
上記の２つの位置の線状部分は、異常がない部分であるのが望ましい。
異常がないことは例えば鋼索を直接目視して確認することとしてもよく、鋼索を撮像することで得られた画像を図示しないモニターに表示して、表示された画像を目視して確認しても良い。上記の方法以外でも、異常がないことが何らかの手段で保証されている場合、当該保証に基づいて、異常がないと判断しても良い。

例えば、長尺方向におけるある位置（第１の位置）の線状部分から得られた表面データを第１の参照データＲａとして用い、長尺方向における他の位置（第２の位置）の線状部分から得られた表面データであって、第１の参照データＲａと直交関係にあるデータを第２の参照データＲｂとして用いる。
この場合、直交関係にあるか否かは、上記の式（１）の関係を満たすか否かで判定される。

図１５は、実施の形態４の検査装置３０で用いられる異常検出部３５－１ｂを示す。
図示の異常検出部３５－１ｂは、図６のデータ取得部４１の代わりにデータ取得部４１ｂを備える。

実施の形態４の検査装置３０は、検査実施モードでの処理に先立ち参照データ生成モードで動作する。

参照データ生成モードでは、データ取得部４１ｂは、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１の、長尺方向における互いに異なる２つの位置、即ち第１の位置及び第２の位置の線状部分を撮像することで得られた表面データを、参照データＲａ、Ｒｂとして出力する。
カメラ２５－１がエリアカメラであれば、撮像画像中の互いに異なる２つの行の撮像データから生成された表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いても良い。
カメラ２５－１がラインカメラであれば、互いに異なる２つのタイミングでの撮像で得られる２つの撮像データから生成された表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いても良い。例えば、あるタイミングで取得された撮像データから生成された表面データを第１の参照データＲａとして用い、その後、鋼索１１が予め定められた長さだけ移動したタイミングで取得された撮像データから生成された表面データを第２の参照データＲｂとして用いても良い。

図１６は上記の方法で生成された参照データＲａ、Ｒｂを示す。図１６でＴｋは周期を表す。
図１６の例は、撮像データに対してバイアス除去を行うことで得られる表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる場合を想定している。
データ取得部４１ｂから出力される参照データＲａ、Ｒｂは、参照データ記憶部４２に記憶される。

記憶された参照データＲａ、Ｒｂは、点群の生成及び検査の実施に用いられる。
点群の生成は、実施の形態１で説明したように検査の実施の前に行っても良く、実施の形態２及び３で説明したように、検査実施モードでの処理の開始後に行っても良い。後者の場合、実施の形態３で説明したように、バルク処理を行なっても良い。

点群の生成を検査の実施の前に行う場合には、検査装置３０は、検査実施モードでの処理に先立ち点群生成モードで動作する。

点群生成モードでは、実施の形態１と同様に、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１を移動させながら鋼索１１の周面を撮像することで、多数の長尺方向位置について順次表面データＤｋを得て、各表面データＤｋと参照データ記憶部４２に記憶されている参照データＲａ、Ｒｂとの類似度ｐ、ｑを求め、類似度ｐ、ｑから座標Ｓａ_ｉ（ｐ，ｑ）を求める。
この場合、鋼索１１の撮像される部分は、異常がない部分であることが望ましい。
表面データＤｋの取得、類似度の算出及び座標の算出を、鋼索１１の互いに異なる多数の（Ｎ個の）長尺方向位置について行うことで多数の点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）から成る点群ＧＳａが形成される。

図１７は、上記の処理により得られる点群ＧＳａの一例を示す。
図１７に示される点群ＧＳａで描かれる軌跡は、図１０、図１１及び図１２に示される軌跡と比べて真円からのずれの度合いが大きい。
点群ＧＳａは座標記憶部４６に記憶される。

検査実施モードでは、実施の形態１と同様に、検査対象となっている鋼索１１を移動させながら鋼索１１の周面を撮像することで、鋼索１１の長尺方向における異なる位置の各々の線状部分について表面データＤｋを取得し、取得した表面データＤｋと、参照データ記憶部４２に記憶されている参照データＲａ、Ｒｂとの類似度ｐ、ｑを算出し、類似度ｐ、ｑから２次元座標Ｓ_ｋ（ｐ，ｑ）を求める。

孤立性指標の算出及び異常の有無の判定は、実施の形態１で説明したのと同様に行い得る。
バルク処理で点群の生成乃至更新を行う場合の動作は実施の形態３で説明したのと同様である。

実施の形態４によれば、鋼索の外観の変化のしかた、変化の周期についての情報が事前に得られない場合でも、異常の有無の判定を正しく行うことができる。

実施の形態５．
実施の形態４では、鋼索１１の、長尺方向における２つの位置の線状部分を撮像することで得られた２つの表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いている。
実施の形態５では、鋼索１１の、長尺方向における一つの位置の線状部分を撮像することで得られた表面データから一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる。

例えば、実施の形態４の説明における、第１の位置及び第２の位置のいずれか一方についての表面データＤｒから一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして用いてもよい。
一つの表面データから一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成する処理は、例えばヒルベルト変換により行い得る。

図１８は、実施の形態５の検査装置３０で用いられる異常検出部３５－１ｃを示す。
図示の異常検出部３５－１ｃは、図１５のデータ取得部４１ｂの代わりに、データ取得部４１ｃを備え、さらに参照データ生成部５１を備える。

実施の形態５の検査装置３０は、検査実施モードでの処理に先立ち参照データ生成モードで動作する。
参照データ生成モードでは、データ取得部４１ｃは、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１の長尺方向における一つの位置の線状部分を撮像することで得られた表面データＤｒを選択して出力する。
上記の一つの位置の線状部分は異常がない部分であるのが望ましい。

参照データ生成部５１は、データ取得部４１ｃから出力された表面データＤｒをヒルベルト変換して、一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして出力する。

なお、ヒルベルト変換で得られる２つの画素値ベクトルの一方が、参照データ生成部５１に入力される表面データＤｒと一致する場合には、ヒルベルト変換で得られる２つのベクトルの他方と、参照データ生成部５１に入力される表面データＤｒとを参照データＲａ、Ｒｂとして用いても良い。

上記以外の点では、実施の形態５は実施の形態４と同じである。

実施の形態４と実施の形態５とは、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１の第１の位置について取得された表面データを第１の参照データ及び第２の参照データの一方として用いる点で同じである。

一方、実施の形態４では、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１の第２の位置について取得された表面データを第１の参照データ及び第２の参照データの他方として用いるのに対して、実施の形態５では、第１の参照データ及び第２の参照データの一方に直交するデータを生成して、第１の参照データ及び第２の参照データの他方として用いるという違いがある。

実施の形態５では、実施の形態４と同様の効果が得られる。また、撮像画像から直接には一対の直交する表面データを得ることができない場合でも、一対の直交する参照データを生成することができる。

実施の形態６．
実施の形態４では、参照データ生成モードにおいて、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１を撮像することで得られた２つの表面データを、参照データＲａ、Ｒｂとして記憶し、その後点群の生成及び検査の実施のために取得される、異なる位置の線状部分についての表面データＤｋについての類似度の算出に繰り返し用いている。

点群の生成及び検査の実施において、類似度の算出及び座標の算出の対象となる表面データを以下では便宜上「測定データ」と言う。参照データ生成モードで取得されて参照データとして用いられる表面データとの区別のためである。点群生成モードでは、測定データから、点群を構成する点が形成される。検査実施モードでは、測定データから算出された座標について、孤立性指標の算出が行われる。

実施の形態６では、測定データＤｋの取得と、参照データＲａ、Ｒｂの取得とを並行して行い、測定データＤｋが新たに取得される度に、参照データＲａ、Ｒｂを更新する。

測定データＤｋの取得と、参照データＲａ、Ｒｂの取得とを並行して行うとは、これらの取得を厳密に同時に行う場合のみならず、測定データＤｋの取得の直前又は直後に、ある時間差を持って参照データＲａ、Ｒｂが取得される場合を含む。
第１の参照データＲａの取得と第２の参照データＲｂの取得にも相互間に時間差があっても良い。

例えば、注目位置の線状部分から測定データＤｋが取得される際に、注目位置とは異なる第１の位置についての表面データを第１の参照データＲａとして用い、第２の位置についての表面データを第２の参照データＲｂとして用いる。
第１の位置と第２の位置とは、これらの位置の線状部分に異常がない場合に、これらの線状部分から得られる表面データが互いに直交するものとなるように、それらの相対的関係が定められる。また、第１及び第２の位置のいずれか一方は、注目位置に対して一定距離だけ離れた位置に定められる。
このように、第1及び第２の位置は、注目位置に対して関係付けられた位置であると言える。

図１９は、実施の形態６の検査装置３０で用いられる異常検出部３５－１ｄを示す。
図示の異常検出部３５－１ｄは、図１５のデータ取得部４１ｂの代わりにデータ取得部４１ｄを備える。図１５の参照データ記憶部４２は省略されている。

以下では、カメラ２５－１としてエリアカメラが用いられている場合について説明する。
図２０は、図７と同様の図であり、カメラ２５－１での撮像で得られる画像の例を、撮像対象である鋼索１１に重畳して示す。図２０には、鋼索１１のうち、撮像される範囲を点線の枠１４で示し、枠１４の内部に撮像で得られた画像の概略を示す。図２０にはさらに、予め指定された３つの行Ｌｒａ、Ｌｒｂ、Ｌｋが示されている。

行Ｌｋは、注目位置の線状部分が撮像される行である。
行Ｌｒａ、Ｌｒｂは、鋼索１１の上記の第１及び第２の位置の線状部分がそれぞれ撮像される行である。即ち、注目位置の線状部分が行Ｌｋに撮像されるとき、第１の位置の線状部分が行Ｌｒａに撮像され、第２の位置の線状部分が行Ｌｂに撮像される。

データ取得部４１ｄは、撮像画像中の、上記の３つの行Ｌｒａ、Ｌｒｂ、Ｌｋからそれぞれ得られる表面データを、第１の参照データＲａ、第２の参照データＲｂ、及び測定データＤｋとして出力する。

図２１は、図２０の行Ｌｒａ、Ｌｒｂ、Ｌｋから得られる参照データＲａ、Ｒｂ及び測定データＤｋの例を示す。図２１で、縦軸は画像の明るさを示し、横軸は、図２０の点線の枠１４内の行方向位置を示す。図２１のｘ_ｌ、ｘ_ｒは、図２０の点線の枠１４の左端ｘ_ｌ及び右端ｘ_ｒに対応する。
図２１のｘ_ｌ、ｘ_ｒは、図２０の点線の枠１４の左端ｘ_ｌ及び右端ｘ_ｒに対応する。

類似度算出部４３は、測定データＤｋと第１の参照データＲａとの類似度である第１の類似度ｐを算出する。類似度算出部４３はまた、測定データＤｋと第２の参照データＲｂとの類似度である第２の類似度ｑを算出する。
座標算出部４５は第１の類似度ｐと第２の類似度ｑとを要素とする２次元座標Ｓ_ｉを算出する。

データＲａ、Ｒｂ、Ｄｋは、画像中の固定された行Ｌｒａ、Ｌｒｂ、Ｌｋから取得されるものであり、データＲａ、ＲｂとデータＤｋの位相（鋼索の長尺方向の周期的変化における位相）の差が一定であるので、類似度ｐ、ｑも大きく変化することがなく、そのため、座標Ｓ_ｉも大きく変化することがない。従って、点Ｓ_ｉは、２次元平面上で、例えば図２２に示すように、狭い範囲内に位置する。

孤立性指標の算出のために用いられる点群の生成は、実施の形態１で説明したように検査の実施の前に行っても良く、実施の形態２及び３で説明したように、検査実施モードでの処理の開始後に行っても良い。後者の場合、実施の形態３で説明したように、バルク処理を行なっても良い。

点群の生成を検査の実施の前に行う場合には、検査装置３０は、検査実施モードでの処理に先立ち点群生成モードで動作する。

点群生成モードでは、検査対象となっている鋼索又は別の鋼索１１を移動させながら鋼索１１の周面を撮像することで、多数の長尺方向位置で順次測定データＤｋを取得するとともに、各長尺方向位置で測定データが取得される際に、当該長尺方向位置に関係付けられた位置で参照データＲａ、Ｒｂを取得し、各長尺方向位置について取得された測定データＤｋと当該長尺方向位置に関係付けられた位置で取得された参照データＲａ、Ｒｂとの類似度ｐ、ｑを求め、類似度ｐ、ｑから座標Ｓａ_ｉ（ｐ，ｑ）を求める。
この場合、鋼索１１の撮像される部分は、異常がない部分であることが望ましい。

測定データＤｋの取得、参照データＲａ、Ｒｂの取得、類似度の算出及び座標の算出を、鋼索１１の互いに異なる多数の（Ｎ個の）長尺方向位置について行うことで多数の点Ｓａ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）から成る点群ＧＳａが形成される。

図２３は、上記の処理により得られる点群ＧＳａの一例を示す。
図２３では、点Ｓａ_ｉを「・」で示す。
図示のように点Ｓａ_ｉは、円環上の狭い範囲に集中している。集中する範囲は、鋼索１１のうちの表面データを取得する線状部分相互の位置関係、従って、図２０の行Ｌｒａ、Ｌｒｂと、行Ｌｋとの位置関係に依存する。

検査実施モードでは、検査対象となっている鋼索１１を移動させながら、鋼索１１の長尺方向における異なる位置の各々で、測定データＤｋを取得するとともに、当該位置で測定データが取得される際に、当該位置に関係付けられた位置で参照データＲａ、Ｒｂを取得し、当該位置で取得された測定データＤｋと当該位置に関係付けられた位置で取得された参照データＲａ、Ｒｂとの類似度ｐ、ｑを算出し、類似度ｐ、ｑから２次元座標Ｓ_ｋ（ｐ，ｑ）を求める。
図２３では、点Ｓ_ｋが「＊」で示されている。

孤立性指標の算出及び異常の有無の判定は、実施の形態１で説明したのと同様に行い得る。

バルク処理で点群の生成乃至更新を行う場合の動作は実施の形態３で説明したのと同様である。
図２４は、バルク処理で蓄積される点Ｓｂ_ｉの、２次元平面上における分布の一例を示す。
図２４において、点Ｓｂ_ｉのうち、点Ｓ_ｋを「＊」で示し、点Ｓｂ_ｋ－Ｆ～Ｓｂ_ｋ＋Ｆを「^。」で示し、Ｓｃ_１～Ｓｃ_{Ｎ－２Ｆ－１}を「・」で示す。

図２４に示すように点Ｓｂ_ｉも、図２３に示される点Ｓａ_ｉと同様に、円環上の狭い範囲に集中している。集中する範囲は、データを取得する位置相互の関係、即ち図２０の行Ｌｒａ、Ｌｒｂと、行Ｌｋとの位置関係に依存する。

孤立性指標の算出及び異常の有無の判定は、実施の形態３で説明したのと同様に行い得る。

以上カメラ２５－１がエリアカメラであり、画像中の測定データＤｋを取得する行Ｌｋとは異なる行Ｌｒａ、Ｌｒｂで取得した表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる場合について説明した。

カメラ２５－１がラインカメラである場合、異なるタイミングで取得した表面データをそれぞれデータＲａ、Ｒｂ、Ｄｋとして用いても良い。例えば、あるタイミングで取得した表面データを第１の参照データＲａとして用い、その後、鋼索１１が予め定められた長さ（第１の長さ）だけ移動したタイミングで取得された表面データを第２の参照データＲｂとして用い、その後、鋼索１１が予め定められた長さ（第２の長さ）だけ移動したタイミングで取得された表面データを測定データＤｋとして用いても良い。
上記の第１の長さと第２の長さとは、互いに異なっていても良く、同じであっても良い。

本実施の形態では、孤立性指標の算出が、実施の形態１又は３で説明したのと同様に式（３ａ）及び（３ｂ）又は式（４ａ）及び（４ｂ）により行われるものとしている。しかしながら、孤立性指標の算出を他の方法で行うことも可能である。
例えば、点群の２次元平面上での分布が図２２、図２３、図２４に示す如くであり、２次元正規分布と見なせるものである場合、点群の分布特性を分析することで、注目位置についての点Ｓ_ｋの点群に対するマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離を算出して、点Ｓ_ｋの孤立性指標として用いても良い。

実施の形態６によれば、実施の形態４と同様、鋼索の外観の変化のしかた、変化の周期についての情報が事前に得られない場合でも、異常の有無の判定を正しく行うことができる。
また、測定データの取得と参照データの取得を並行して行うので、鋼索の長尺方向における位置によって、外観の変化の仕方が変わる場合にも、異常の有無の判定を適切に行うことができる。

実施の形態７．
実施の形態６では、鋼索１１の、長尺方向における２つの位置の線状部分を撮像することで得られた２つの表面データを参照データＲａ、Ｒｂとして用いている。
実施の形態７では、鋼索１１の、長尺方向における一つの位置の線状部分を撮像することで得られた表面データから一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる。

例えば、実施の形態６の説明における、第１の位置及び第２の位置のいずれか一方についての表面データＤｒから、一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして用いる。
一つの表面データから一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成する処理は、例えばヒルベルト変換により行い得る。

図２５は、実施の形態７の検査装置３０で用いられる異常検出部３５－１ｅを示す。
図示の異常検出部３５－１ｅは、図１９のデータ取得部４１ｄの代わりに、データ取得部４１ｅを備え、さらに参照データ生成部５１を備える。

実施の形態６と同様に、カメラ２５－１がエリアカメラであり、カメラ２５－１での撮像で得られる画像が図２０に示す如くである場合、図２０の行Ｌｒａ及びＬｒｂのいずれか一方、例えば行Ｌｒａを上記の表面データＤｒを取得する行と指定し、行Ｌｋを上記の表面データＤｋを取得する行と指定しておく。

データ取得部４１ｄは、撮像画像中の、行Ｌｒａ及びＬｒｂのいずれか一方、例えば行Ｌｒａから得られる表面データを、参照データ生成用の表面データＤｒとして出力し、行Ｌｋから得られる表面データを、測定データＤｋとして出力する。

参照データ生成部５１は、データ取得部４１ｅから出力された表面データＤｒをヒルベルト変換して、一対の互いに直交する画素値ベクトルを生成し、これらを参照データＲａ、Ｒｂとして出力する。

なお、ヒルベルト変換で得られる２つの画素値ベクトルの一方が、参照データ生成部５１に入力される表面データＤｒと一致する場合には、ヒルベルト変換で得られる２つのベクトルの他方と、参照データ生成部５１に入力される表面データＤｒとを参照データＲａ、Ｒｂとして用いても良い。

上記以外の点では、実施の形態７は実施の形態６と同じである。

実施の形態７では、実施の形態５と同様の効果が得られる。また、撮像画像から直接には一対の直交する表面データを得ることができない場合でも、一対の直交する参照データを生成することができる。

実施の形態１～７によれば、鋼索の検査において、鋼索における局所的な錆の発生、ほつれ、異物の付着などを効率的に検出することができ、これらによる異常の有無に関する判定における誤りを減らすことができる。

変形例．
上記の実施の形態１～７には種々の変形を加え得る。
例えば、実施の形態１について説明した変形は、実施の形態２～７にも適用可能である。

上記の実施の形態１～７では、鋼索が上方向に移動する。鋼索が下方向に移動するものであっても良い。

上記の実施の形態１～７では、第１及び第２の参照データとして互いに直交するものを用いているが、第１の参照データと第２の参照データとの間には、完全な直交関係が無くても、直交関係に近い関係があれば良い。

上記の実施の形態１～７では、第１の類似度ｐとして、表面データＤｋと第１の参照データＲａとの相関係数ρ_ａが用いられ、第２の類似度ｑとして、表面データＤｋと第２の参照データＲｂとの相関係数ρ_ｂが用いられている。第１の類似度ｐ及び第２の類似度ｑとしては、相関係数以外のものを用いることもできる。

例えば、表面データＤｋを構成するベクトルと第１の参照データＲａを構成するベクトルとのなす角度の逆数を、第１の類似度ｐとして用い、表面データＤｋを構成するベクトルと第２の参照データＲｂを構成するベクトルとのなす角度の逆数を、第２の類似度ｑとして用いても良い。

また、表面データＤｋを構成するベクトルと第１の参照データＲａを構成するベクトルとの内積を、第１の類似度ｐとして用い、表面データＤｋを構成するベクトルと第２の参照データＲｂを構成するベクトルとの内積を、第２の類似度ｑとして用いても良い。

また、表面データＤｋを構成するベクトルと第１の参照データＲａを構成するベクトルとの差の逆数を、第１の類似度ｐとして用い、表面データＤｋを構成するベクトルと第２の参照データＲｂを構成するベクトルとの差の逆数を、第２の類似度ｑとして用いても良い。

また、表面データＤｋを構成するベクトルと第１の参照データＲａを構成するベクトルとの共分散を、第１の類似度ｐとして用い、表面データＤｋを構成するベクトルと、第２の参照データＲｂを構成するベクトルとの共分散を、第２の類似度ｑとして用いても良い。

上記の実施の形態１～７では、第１の類似度ｐを横軸、第２の類似度ｑを縦軸に取った２次元平面上の距離をもとに孤立性指標の算出を行っている。
代わり、上記の類似度ｐ、ｑを座標軸に取った２次元平面（ｐ－ｑ平面）上での点Ｓ_ｉの位置を極座標で表した場合の偏角θ及び動径ｒを求め、偏角θを一方の軸、例えば横軸に取り、動径ｒを他方の軸、例えば縦軸に取った２次元平面（θ－ｒ平面）に上記の点Ｓ_ｉの座標を変換し、該θ－ｒ平面上での点相互間の距離をもとに、孤立性指標を算出しても良い。

類似度ｐ及びｑからの偏角θ及び動径ｒの算出は、下記の式（５ａ）及び（５ｂ）による演算で行い得る。

図１０に示される円環状の軌跡は、θ－ｒ平面上ではθ軸に平行に延びる直線に変換される。この場合、点群を構成する点Ｓ_ｉの各々と、注目位置についての点Ｓ_ｋとの距離ｄ_ｉは、偏角θの差Δθと、動径ｒの差Δｒにそれぞれ係数を乗じたものの２乗和と定義しても良い。即ち距離ｄ_ｉを下記の式（６）で定義しても良い。

上記の式においてａ_１及びａ_２は係数であり、例えば予め定められる。

式（６）で求められた距離ｄに基づく孤立性指標ＡＬの算出は、上記の式（３ａ）及び（３ｂ）又は式（４ａ）及び（４ｂ）の演算で行い得る。

要するに、座標算出部は、第１の類似度（ｐ）及び第２の類似度（ｑ）を要素とする座標、又は第１の類似度（ｐ）及び第２の類似度（ｑ）を変数とする２つの関数（θ、ｒ）を要素とする座標を算出するものであれば良い。

上記した実施の形態１～７では、カメラ２５－１～２５－４の各々は、鋼索の周面を撮像して、撮像データから表面データを取得する。
カメラの代わりに、プロファイル測定器を用いても良い。プロファイル測定器を用いれば、ストランドによる鋼索の凹凸、即ち表面形状を検知して、検知結果を表す表面データを得ることができる。
カメラ、プロファイル測定器以外であっても、要するに、外観又は表面形状を検知して表面データを出力できるセンサを用いれば良い。

実施の形態１～７では、検査対象が鋼索である。検査対象は鋼索には限定されない。例えば電力用の送電線、繊維ロープなどであっても良い。
また、管状のものであっても良く、棒状のものであっても良く、帯状のものであっても良い。さらにシート状のものであっても良い。これらは、外観に変化があるものであっても良く、表面形状に変化があるものであっても良い。
表面形状に変化があるシート状のものとしては帆布がある。
さらにまた、検査対象は装置、構造物等、多くの部材、部品等を備えた物の一部であっても良い。例えば、装置、構造物が、外観及び表面形状の少なくとも一つが、少なくとも一つの方向に周期的に変化する部分を有する場合、当該部分を検査対象としても良い。

要するに、検査対象は、外観及び表面形状の少なくとも一つが、少なくとも一つの方向に周期的に変化する物、又は物の部分であれば良い。
ここで言う外観の変化には表面の色の変化が含まれる。色の変化には、色相、彩度、明度の少なくとも一つの変化が含まれる。外観の変化はまた、光沢の有無、光沢の程度、透明度の有無、透明度の程度の変化であっても良い。

表面形状の変化には、観察方向から見たときの寸法の変化、観察方向に対して表面が成す角度の変化が含まれる。表面形状の変化に伴い、観察方向から見たときの外観が変化する場合もある。表面形状の変化が外観の変化となって現れる場合には、カメラでの撮像で、外観の変化に基づいて異常の検出を行うことができる。
プロファイル測定器を用いれば、表面形状の変化を直接的に測定することができる。

検査対象が鋼索以外の場合でも、座標群の形成は検査対象自体から得られた表面データに基づいて行っても良く、検査対象と同一の外観又は表面形状を有する他の製品又は加工物又はその部分から得られた表面データに基づいて行っても良い。
また、実施の形態４及び５で説明した構成においては、参照データの生成も、検査対象自体から得られた表面データに基づいて行っても良く、検査対象と同一の外観又は表面形状を有する他の製品又は加工物又はその部分から得られた表面データに基づいて行っても良い。

上記の実施の形態１～７では、カメラ２５－１～２５－４が固定されており、鋼索が移動することで、鋼索とカメラとの相対的移動を実現している。
代わりに、鋼索を固定し、カメラが移動するようにしても良い。

例えば鋼索がクレーンの鋼索である場合、カメラを搭載したドローンを飛行させて、カメラから鋼索までの距離を一定に保ちつつ、ドローンが鋼索の長尺方向に移動するようにしても良い。この場合、長尺方向における異なる位置で撮像を行うようにしても良い。

ドローンには、検査装置のカメラ以外の部分、即ち処理回路をも搭載しても良い。
ドローンに車輪を設け、鋼索の周面に車輪を接触させ、転動させることで、カメラから鋼索の周面までの距離を一定に保つようにしても良い。

移動機構は、検査のための専用の移動機構でなくても良い。例えば、他の目的で鋼索を移動させる機構が設けられている場合には、検査のための専用の移動機構を設けなくても良い。その例としては、鋼索が、エレベータの巻上げ機、ケーブルカーの巻上げ機、ロープウェイの巻上げ機で用いられるものである場合がある。生産ラインで製造されている鋼索の検査を行う場合も同様である。

上記の実施の形態１～７では、鋼索を囲むように４つのカメラが設けられ、４つのカメラに対応して４つの異常検出部が設けられている。しかしながら、カメラの数は４つに限らず、異常検出部の数も４に限らない。
４つのカメラでの撮像データに対する処理を一つの異常検出部で時分割的に行うこととしても良い。
４つのカメラで鋼索の全周をカバーするようにしているが、この点も必須ではない。
例えば、鋼索の全周の一部のみを検査すればそれで足りる場合もある。
また、検査対象が帯状の物である場合など、一つのカメラで撮像を行なえば足りる場合がある。

上記のように検査対象は、鋼索以外のものであっても良い。
要するに、検査対象は、外観又は表面形状が少なくとも一つの方向に周期的に変化する物であれば良い。

例えば、検査対象から得られる撮像画像が図２６、図３０、図３２（ａ）、図３６に示す如きものであっても良い。
これらの図はエリアカメラでの撮像で得られる画像を示すものであり、符号ＭＶはカメラに対する検査対象の相対的移動方向（当該相対的移動方向に対応する、画像中の方向）を示す。

図２６に示される画像は、明るい帯状の部分と暗い帯状の部分とが交互に現れる縞模様を有する。帯状の部分は、相対的移動方向ＭＶに対して斜めに延びている。図２６で、明るい部分は白で示され、暗い部分はドットパターンで示されている。

図２７は図２６の画像の一つの行Ｌｋから得られる表面データＤｋの一例を示す。図２７で縦軸は画像の明るさ（画素値の大きさ）を示し、横軸は、図２６の枠１４内の行方向位置を示す。図２７のｘ_ｌ、ｘ_ｒは、図２６の枠１４の左端ｘ_ｌ及び右端ｘ_ｒに対応する。
図２７に示す表面データを構成する画素値の変化（行方向位置に対する変化）は、矩形波状或いは矩形波に近い形のものであると言える。

図２８は、図２７に示される表面データＤｋについての類似度の算出で用いられる参照データＲａ、Ｒｂの例を示す。図示の例では、予め用意された矩形波状のデータ（行方向位置に対して矩形波状に変化する値の列から成るベクトル）が用いられている。

図２９は、多数の線状部分についての表面データＤｋ（図２７に示される表面データはその一例である）と、図２８の参照データＲａ、Ｒｂとを用いて実施の形態１で説明したのと同様に類似度の算出及び座標の算出を行うことで得られる点Ｓ_ｉの分布の一例を示す。図２９に示される例では点Ｓ_ｉが、ｐ軸及びｑ軸に対して４５度傾いた直線で構成される正方形の辺に沿って分布している。正方形の中心はｐ－ｑ座標の原点からずれている。

点Ｓ_ｉの分布が図２９に示す如くであっても、上記と同様に孤立性指標の算出を行うことで異常の有無の判定が可能である。

図３０の画像は、ジグザグ状の模様を有する。ジグザク模様はカメラに対する検査対象の相対的移動方向ＭＶに対して斜めの線で形成されている。図３０では、明るい部分は白で示され、暗い部分はクロスハッチングで示され、中間の明るさの部分はドットパターンで示されている。
図３０の画像の場合にも、図２８に示す参照データＲａ、Ｒｂを用いることができる。

図３１は、多数の線状部分についての表面データＤｋと、図２８の参照データＲａ、Ｒｂとを用いて実施の形態１で説明したのと同様に類似度の算出及び座標の算出を行うことで得られる点Ｓ_ｉの分布の一例を示す。図３１に示される例では点Ｓ_ｉが、図２９の正方形の辺の一部に沿って分布している。

点Ｓ_ｉの分布が図３１に示される如くであっても、上記と同様に孤立性指標の算出を行うことで異常の有無の判定が可能である。

なお、図２６～図２９を参照して説明した例及び図３０～図３１を参照して説明した例では、参照データとして矩形波状の参照データを用いているが、代わりに正弦波状の参照データを用いても良い。

図３２（ａ）の画像においては、カメラに対する検査対象の相対的移動方向ＭＶに対して斜めに延びた帯状の部分の各々において、明るさが一方の縁部から他方の縁部に向けて次第に変化する。例えば、線Ｌｋに沿った部分について明るさの変化の概要を示すと、図３２（ｂ）に示す如く鋸波状となる。上記のように明るさの変化は連続的であるが、図３２（ａ）では、簡略のため明るい部分は白で示され、暗い部分はクロスハッチングで示され、中間の明るさの部分はドットパターンで示されている。

図３３は図３２（ａ）及び（ｂ）の画像の一つの行Ｌｋから得られる表面データＤｋの一例を示す。図３３で縦軸は画像の明るさ（画素値の大きさ）を示し、横軸は、図３２の枠１４内の行方向位置を示す。図３３のｘ_ｌ、ｘ_ｒは、図３２（ａ）の枠１４の左端ｘ_ｌ及び右端ｘ_ｒに対応する。
図３３に示す表面データを構成する画素値の変化（行方向位置に対する変化）は、鋸波状或いは鋸波に近い形のものであると言える。

図３４は図３３に示される表面データＤｋについての類似度の算出で用いられる参照データＲａ、Ｒｂの例を示す。図示の例では、鋸波状のデータ（行方向位置に対して鋸波状に変化する値の列から成るベクトル）が用いられている。

図３５は、多数の線状部分についての表面データＤｋ（図３３に示される表面データはその一例である）と、図３４の参照データＲａ、Ｒｂとを用いて実施の形態１で説明したのと同様に類似度の算出及び座標の算出を行うことで得られる点Ｓ_ｉの分布の一例を示す。図３５に示される例では点Ｓ_ｉが、両端で互いに連結された２つの曲線に沿って分布している。

点Ｓ_ｉの分布が図３５に示す如くであっても、上記と同様に孤立性指標の算出を行うことで異常の有無の判定が可能である。

図３６の画像は、図３０と同様のジグザグ模様を有するが、行方向の振れ幅が図３０の画像よりも小さい。
図３６の画像について、実施の形態７で説明したように、座標算出の対象となる表面データ（測定データ）Ｄｋの取得と、参照データＲａ、Ｒｂの生成とを並行して行い、測定データＤｋが新たに取得される度に、参照データＲａ、Ｒｂが更新される場合を想定して説明する。

参照データＲａ、Ｒｂは実施の形態７で説明したように、測定データＤｋが取得される行Ｌｋとは異なる行Ｌｒａ又はＬｒｂ（例えばＬｒａ）から取得された表面データＤｒをヒルベルト変換することで生成される一対の互いに直交する画素値ベクトルで構成される。

なお、ヒルベルト変換で得られる２つの画素値ベクトルの一方が、元になった表面データＤｒと一致する場合には、ヒルベルト変換で得られる２つのベクトルの他方と、表面データＤｒとを参照データＲａ、Ｒｂとしても良い。

図３７（ａ）は、図３６の画像の行Ｌｋから得られる測定データＤｋの一例を示す。図３７（ｂ）は、参照データＲａ、Ｒｂの例を示す。

図３８は、多数の線状部分についての測定データＤｋ（図３７（ａ）に示されるデータはその一例である）と、測定データＤｋが取得される度に生成される参照データＲａ、Ｒｂ（図３７（ｂ）に示されるデータはその例である）とを用いて実施の形態１で説明したのと同様に類似度の算出及び座標の算出を行うことで得られる点Ｓ_ｉの分布の一例を示す。図３８に示される例では点Ｓ_ｉが円弧に沿って分布している。

点Ｓ_ｉの分布が図３８に示される如くであっても、上記と同様に孤立性指標の算出を行うことで異常の有無の判定が可能である。

上記の実施の形態１～７ではラインカメラの撮像素子が並んだ方向又はエリアカメラの行の方向が、鋼索の移動方向に対して垂直な方向に対応するようにカメラが配置され、カメラから見て鋼索の移動方向に対して垂直な方向に延在する線状部分の撮像データを表面データとして用いている。

鋼索以外の検査対象の場合にも上記と同様に、検査対象の相対的移動方向と表面データを取得する線状部分の、カメラから見た方向とが垂直になるようにしても良い。

しかしながら、この点は必須ではなく、検査対象の相対的移動方向と表面データを取得する線状部分の、カメラから見た方向とが斜めとなるようにしても良い。

例えば検査対象から、図３９に示すように相対的移動方向ＭＶに対して垂直な方向に延在する、明るい帯状の部分（白で示す）と暗い帯状の部分（ドットパターンで示す）とが交互に現れる縞模様の画像が得られる場合、表面データを得る線状部分Ｌｋが、相対的移動方向ＭＶに対して斜めになるようにするのが有効である。
そうすれば、移動に伴う表面データの変化が連続的になるからである。

表面データを得る線状部分Ｌｋが、相対的移動方向ＭＶに対して斜めになるようにするには、例えば、ラインカメラの撮像素子が並んだ方向又はエリアカメラの行の方向を、移動方向ＭＶに対して斜めにすれば良い。
なおまたエリアカメラの場合には、列の方向が斜めとなるようにしても良い。
さらに行の方向又は列の方向を斜めにしなくても、要するに斜めの方向に並んだ撮像素子から得られる画素値から成る撮像データを表面データとして取得すれば良い。

プロファイル測定器を用いる場合にも同様のことが言える。

要するに、センサは、検査対象の第１の方向における互いに異なる位置において、検査対象の（第１の方向とは異なる）第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知するものであれば良く、データ取得部は、センサでの検知結果から、第１の方向における異なる位置の各々の線状部分の外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得するものであれば良い。
ここで第２の方向は、直線に沿う方向とは限らない。例えば、実施の形態における鋼索の場合には、第２の方向は周面に沿う方向である。

さらにまた、座標群の形成及び参照データの生成の少なくとも一方を、検査対象と同一の外観又は表面形状を有する他の製品又は加工物又はその部分から得られた表面データに基づいて行っても良い旨述べた。このことと、上記の第１の方向と第２の方向との関係とを組み合わせて記載すると以下の如くとなる。

孤立性指標の算出に用いられる座標群は、検査対象の注目位置の線状部分についてのセンサによる検知、表面データの取得、第１の類似度及び第２の類似度の算出及び座標の算出と同じ処理を、検査対象又は検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品又は加工物又はその部分の第１の方向における多数の位置の線状部分について、行うことで得られたものであれば良い。
検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品又は加工物又はその部分に関し、その第１の方向とは、検査対象の第１の方向に対応する方向を意味する。

また、実施の形態４及び５で説明した構成においては、第１の参照データとしては、検査対象又は検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品又は加工物又はその部分の第１の方向における第１の位置の線状部分について取得された表面データを用いることとすれば良い。

また、第２の参照データとしては、検査対象又は検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品又は加工物又はその部分の、第１の方向における上記第１の位置とは異なる第２の位置の線状部分について取得された表面データを用いることとすれば良い。

以上本発明の検査装置について説明したが、検査装置で実施される検査方法もまた本発明の一部を成す。さらに検査装置の処理回路における処理をコンピュータに実行させるためのプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体、例えば非一時的な記録媒体もまた本発明の一部を成す。

１１ 鋼索、 １２ ストランド、 ２０ 移動機構、 ２１ フレーム、 ２２ ローラ、 ２５－１～２５－４ カメラ、 ３０ 検査装置、 ３２ 処理回路、 ３５－１～３５－４，３５－１ｂ，３５－１ｃ，３５－１ｄ，３５－１ｅ 異常検出部、 ３６ 検査結果出力部、 ４１，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄ，４１ｅ データ取得部、 ４２ 参照データ記憶部、 ４３ 類似度算出部、 ４６ 座標算出部、 ４６ 座標記憶部、 ４７ 孤立性指標算出部、 ４８ 異常判定部、 ５１ 参照データ生成部。

Claims (14)

1. 検査対象の第１の方向における異なる位置の各々において、前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知するセンサと、
   前記異なる位置のいずれかを注目位置として選択し、前記センサでの検知結果から、前記注目位置の線状部分についての前記外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得し、前記表面データと第１の参照データとの類似度である第１の類似度及び前記表面データと第２の参照データとの類似度である第２の類似度を算出し、前記第１の類似度及び前記第２の類似度を要素とする座標、又は前記第１の類似度及び前記第２の類似度を変数とする２つの関数を要素とする座標を算出し、
   前記注目位置の線状部分についての前記表面データの取得、前記第１の類似度及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出と同じ処理を、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における複数の位置において、前記第２の方向に延在する線状部分について行うことで得られた座標の群に対する、前記注目位置の線状部分について算出された前記座標の乖離度を孤立性指標として算出し、
   前記孤立性指標に基づいて、前記検査対象に異常があるか否かを判定する処理回路と
   を有し、
   前記処理回路は、前記孤立性指標を算出する場合、前記座標の群の少なくとも一部を構成する座標と、前記注目位置の線状部分についての座標との距離、又は前記距離に対して単調増加する値のうち小さいものから一定の個数の距離又は値を抽出し、又は前記距離に対して単調減少する値のうち大きいものから一定の個数の値を抽出して、抽出された距離又は値の総和を前記孤立性指標として算出する、
   検査装置。
2. 前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの各々は、前記表面データを構成する検出値の数と同じ数の値の列から成り、
   前記第１の参照データと前記第２の参照データとは直交関係又は直交関係に近い関係を有する
   請求項１に記載の検査装置。
3. 前記検査対象に異常がない場合に得られる前記表面データが周期的に変化する検出値の列で構成され、
   前記第１の参照データ及び第２の参照データの各々は、前記検出値の周期と同一又は近似の周期の正弦波を表す値の列から成る
   請求項２に記載の検査装置。
4. 前記処理回路は、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における第１の位置の線状部分についての表面データを取得して、取得された表面データを前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの一方として用いる
   請求項２に記載の検査装置。
5. 前記処理回路は、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における前記第１の位置とは異なる第２の位置の線状部分についての表面データを取得して、取得された表面データを前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの他方として用いる
   請求項４に記載の検査装置。
6. 前記処理回路は、前記注目位置の線状部分についての表面データを取得する毎に、前記検査対象の、前記第１の方向において前記注目位置から一定距離だけ離れた第１の位置の線状部分についての表面データを取得して、取得された表面データを前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの一方として用いる
   請求項２に記載の検査装置。
7. 前記処理回路は、前記注目位置の線状部分についての表面データを取得する毎に、前記検査対象の、前記第１の方向における前記第１の位置とは異なる第２の位置の線状部分についての表面データを取得して、取得された表面データを前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの他方として用いる
   請求項６に記載の検査装置。
8. 前記処理回路は、前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの一方に直交するデータを生成して、前記第１の参照データ及び前記第２の参照データの他方として用いる
   請求項４又は６に記載の検査装置。
9. 前記複数の位置の線状部分についての、前記センサによる検知、及び前記処理回路による前記表面データの取得、前記第１及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出が行われた後に、
   前記注目位置についての、前記センサによる検知、及び前記処理回路による前記表面データの取得、前記第１及び第２の類似度の算出、前記座標の算出及び前記孤立性指標の算出が行われる
   請求項１から８のいずれか１項に記載の検査装置。
10. 前記センサは、前記検査対象の第１の方向における、予め定められた数の、互いに異なる位置において、前記検査対象の前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知し、
    前記処理回路は、前記異なる位置のうちの少なくとも一部を順に選択して前記注目位置とし、前記異なる位置のうちの選択された位置以外の位置を前記複数の位置として前記座標の群を形成する
    請求項１に記載の検査装置。
11. 検査対象の第１の方向における異なる位置の各々において、前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知し、
    前記異なる位置のいずれかを注目位置として選択し、前記検知の結果から、前記注目位置の線状部分についての前記外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得し、前記表面データと第１の参照データとの類似度である第１の類似度及び前記表面データと第２の参照データとの類似度である第２の類似度を算出し、前記第１の類似度及び前記第２の類似度を要素とする座標、又は前記第１の類似度及び前記第２の類似度を変数とする２つの関数を要素とする座標を算出し、
    前記注目位置の線状部分についての前記表面データの取得、前記第１の類似度及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出と同じ処理を、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における複数の位置において、前記第２の方向に延在する線状部分について行うことで得られた座標の群に対する、前記注目位置の線状部分について算出された前記座標の乖離度を孤立性指標として算出し、
    前記孤立性指標に基づいて、前記検査対象に異常があるか否かを判定し、
    前記孤立性指標を算出する場合、前記座標の群の少なくとも一部を構成する座標と、前記注目位置の線状部分についての座標との距離、又は前記距離に対して単調増加する値のうち小さいものから一定の個数の距離又は値を抽出し、又は前記距離に対して単調減少する値のうち大きいものから一定の個数の値を抽出して、抽出された距離又は値の総和を前記孤立性指標として算出する、
    検査方法。
12. 検査対象の第１の方向における異なる位置の各々において、前記第１の方向とは異なる第２の方向に延在する線状部分の外観又は表面形状を検知することで得られる検知結果を用いて前記検査対象を検査する検査方法であって、
    前記異なる位置のいずれかを注目位置として選択し、前記検知結果から、前記注目位置の線状部分についての前記外観又は表面形状を表す検出値の列からなる表面データを取得し、前記表面データと第１の参照データとの類似度である第１の類似度及び前記表面データと第２の参照データとの類似度である第２の類似度を算出し、前記第１の類似度及び前記第２の類似度を要素とする座標、又は前記第１の類似度及び前記第２の類似度を変数とする２つの関数を要素とする座標を算出し、
    前記注目位置の線状部分についての前記表面データの取得、前記第１の類似度及び第２の類似度の算出及び前記座標の算出と同じ処理を、前記検査対象又は前記検査対象と同一の外観又は表面形状を有する製品若しくは前記製品の一部分又は加工物若しくは加工物の一部分の前記第１の方向における複数の位置において、前記第２の方向に延在する線状部分について行うことで得られた座標の群に対する、前記注目位置の線状部分について算出された前記座標の乖離度を孤立性指標として算出し、
    前記孤立性指標に基づいて、前記検査対象に異常があるか否かを判定し、
    前記孤立性指標を算出する場合、前記座標の群の少なくとも一部を構成する座標と、前記注目位置の線状部分についての座標との距離、又は前記距離に対して単調増加する値のうち小さいものから一定の個数の距離又は値を抽出し、又は前記距離に対して単調減少する値のうち大きいものから一定の個数の値を抽出して、抽出された距離又は値の総和を前記孤立性指標として算出する、
    検査方法。
13. 請求項１２に記載の検査方法における処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体。

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