JP7487069B2 - 混入金属識別方法および装置 - Google Patents

Description

この発明は、碍子等に混入する金属の識別方法および装置に関する。

フィルタ等の被検査対象物上の金属粒子と非金属粒子とを識別する方法としては、例えば、非特許文献１のように、平行配置偏光と直交配置偏光との２つの異なる状態の偏光で照らされた粒子写真を比較する方法が知られている。

http://www.jomesa.com/japanese/filter_analysis/metal_nonmetal.html

しかしながら、非特許文献１の方法では、被検査対象物を平行配置偏光と直交配置偏光との２つの異なる状態の偏光で照射する必要があり、比較する粒子写真も、それぞれの状態の偏光で照射された粒子写真を使用する必要がある。

非特許文献１の方法では、一度の光の照射で金属粒子と非金属粒子とを識別することができず、自動判別を行うにしても、粒子像が黒くなるか否かの判別なので、正確な判別が困難であるという問題があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、一度の光の照射で金属と非金属を識別することができ、自動判別に適した混入金属の識別方法および装置を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明の混入金属識別方法の第１の態様は、
少なくとも２つの光源により、波長が異なる光をそれぞれ照射する工程と、
前記少なくとも２つの光源の光の照射部にそれぞれ設けられた光源用の偏光フィルタにより、互いの偏光方向を９０度異ならせる工程と、
受光素子の光の受光部に設けられた受光素子用の偏光フィルタであって、前記光源用の偏光フィルタのうち、一方の偏光フィルタの偏光方向と同じ偏光方向を有する受光素子用の偏光フィルタにより、前記少なくとも２つの光源により照射した光の反射光を、前記受光素子に入射させる工程と、
前記受光素子により、前記反射光を入射する工程と、
演算装置により、前記受光素子により受光した画像データにおける画像の色に基づいて、当該画像が金属からの反射光によるものか、あるいは、非金属からの反射光によるものかを識別する工程と、
を備える。

本発明の混入金属識別方法の第１の態様においては、例えば、第一の光源用の偏光フィルタの偏光方向と、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向とが同じ場合には、第一の光源から照射された光が金属により反射されると、その反射光は偏光方向を変えずに、受光素子用の偏光フィルタに届く。この時、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向は、第一の光源用の偏光フィルタの偏光方向と同じなので、前記反射光は受光素子に入射される。しかし、第二の光源から照射された光が金属により反射されると、その反射光は偏光方向を変えずに、受光素子用の偏光フィルタに届く。この時、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向は、第二の光源用の偏光フィルタの偏光方向とは９０度異なるで、前記反射光は受光素子に入射されない。したがって、金属による反射光の画像は、第一の光源の光の色の画像となる。

一方、第一の光源および第二の光源から照射された光が非金属により反射されると、その反射光は散乱され偏光方向はバラバラになる。そのため、受光素子には、第一の光源からの光の反射光の一部と、第二の光源からの光の反射光の一部との両方が受光素子に入射される。したがって、非金属による反射光の画像は、第一の光源の光の色および第二の光源の光の色が混じり合った色の画像となる。

以上のように、本発明の混入金属識別方法の前記第１の態様によれば、一度の光の照射で金属と非金属を識別することができ、画像の色の違いにより金属と非金属とを識別するという、自動判別に適した混入金属の識別方法を提供する。

本発明の混入金属の識別方法の他の態様においては、学習部により、前記画像の色と識別結果についての教師データに基づいて、機械学習を行う工程を備える。

本態様によれば、例えばディープラーニングによる機械学習により、前記画像の色に基づいて、高い精度で金属と非金属とを識別することができる。

上述の課題を解決するために、本発明の混入金属識別装置の第１の態様は、
波長が異なる光をそれぞれ照射する少なくとも２つの光源と、
前記少なくとも２つの光源の光の照射部にそれぞれ設けられ、互いの偏光方向が９０度異なる光源用の偏光フィルタと、
前記少なくとも２つの光源により照射した光の反射光を受光可能な位置に設けられた受光素子と、
前記受光素子の光の受光部に設けられ、前記光源用の偏光フィルタのうち、一方の偏光フィルタの偏光方向と同じ偏光方向を有する受光素子用の偏光フィルタと、
前記受光素子により受光した画像データにおける画像の色に基づいて、当該画像が金属からの反射光によるものか、あるいは、非金属からの反射光によるものかを識別する演算装置と、
を備える。

本発明の混入金属識別装置の第１の態様によれば、例えば、第一の光源用の偏光フィルタの偏光方向と、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向とが同じ場合には、第一の光源から照射された光が金属により反射されると、その反射光は偏光方向を変えずに、受光素子用の偏光フィルタに届く。この時、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向は、第一の光源用の偏光フィルタの偏光方向と同じなので、前記反射光は受光素子に入射される。しかし、第二の光源から照射された光が金属により反射されると、その反射光は偏光方向を変えずに、受光素子用の偏光フィルタに届く。この時、受光素子用の偏光フィルタの偏光方向は、第二の光源用の偏光フィルタの偏光方向とは９０度異なるで、前記反射光は受光素子に入射されない。したがって、金属による反射光の画像は、第一の光源の光の色の画像となる。

以上のように、本発明の混入金属識別装置の前記第１の態様によれば、一度の光の照射で金属と非金属を識別することができ、画像の色の違いにより金属と非金属とを識別するという、自動判別に適した混入金属の識別装置を提供する。

本発明によれば、一度の光の照射で金属と非金属を識別することができ、画像の色の違いにより金属と非金属とを識別するという、自動判別に適した混入金属の識別方法と識別装置を提供可能となる。

本発明に係る一実施形態の混入金属識別装置の概略構成を示す図である。 一実施形態の混入金属識別装置における動作を示すフローチャートである。 金属粒子による反射光の例を示す図である。 非金属粒子による反射光の例を示す図である。 一実施形態の混入金属識別装置による出力データの一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る混入金属識別装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。

［概略構成］
図１は、本実施形態に係る混入金属識別装置１００の概略構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態の混入金属識別装置１００は、光源１と、偏光フィルタ２と、光源３と、偏光フィルタ４と、受光素子としてのカラーカメラ５と、偏光フィルタ６と、演算装置７と、照明コントローラ９とを備えている。

光源１は、波長Ａの青色光を照射する光源であり、本実施形態においては、一例としてＬＥＤ光源を用いている。但し、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、光源１として、レーザ光源等の他の光源を用いても良い。また、光源１から照射される光の色は、青色光である必要はなく、他の色であっても良い。

偏光フィルタ２は、光源１の照射部に取り付けられており、光源１の青色光を、軸方向に対して垂直方向に偏光させる機能を有する。

光源３は、波長Ｂの赤色光を照射する光源であり、本実施形態においては、一例としてＬＥＤ光源を用いている。但し、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、光源３として、レーザ光源等の他の光源を用いても良い。また、光源３から照射される光の色は、赤色光である必要はなく、他の色であっても良い。

偏光フィルタ４は、光源３の照射部に取り付けられており、光源３の赤色光を、軸方向に対して平行方向に偏光させる機能を有する。

カラーカメラ５は、受光素子の一例であり、本実施形態では、波長Ａと波長Ｂとを共に撮像できるカメラを用いている。本実施形態の混入金属識別装置１００に用いられる受光素子は、必ずしもカラーカメラでなくとも良く、他の受光素子であっても良い。

偏光フィルタ６は、カラーカメラ５の撮像部に取り付けられており、軸方向に対して垂直方向に偏光された光を透過させる偏光フィルタである。

演算装置７は、ＣＰＵおよびメモリ等から構成されており、主に、カラーカメラ５により撮像した画像データに基づいて、金属と非金属の判別処理と、金属と非金属の判別結果とそれぞれの座標を出力する処理と、照明コントローラ９を制御する処理とを行う。また、演算装置７は、ディープラーニングによる機械学習を行う学習部８を備えている。

照明コントローラ９は、演算装置７の制御により、光源１と光源３における光の照射のオン／オフをコントロールする機能を有する。

光源１と光源３からの光が照射される領域には、被検査物１０が備えられており、被検査物１０には、非金属粒子１１と金属粒子１２とが含まれている。被検査物１０の一例としては、例えば、碍子が挙げられる。

次に、図２のフローチャートを参照して、本実施形態の混入金属識別装置１００における動作について説明する。

まず、演算装置７は、測定開始の指示があったか否かを判断する（図２：Ｓ１）。測定開始の指示は、例えば、演算装置７に設けられたスイッチをオンしたり、あるいは、リモートコントロール等により、測定開始の指示のボタンをオンまたはクリックしたりすることが考えられる。

次に、演算装置７は、測定開始の指示があったと判断すると（図２：Ｓ１；ＹＥＳ）、照明コントローラ９を制御して、光源１と光源３による光の照射を開始する（図２：Ｓ２）。また、演算装置７は、受光素子としてのカラーカメラ５を作動させる（図２：Ｓ２）。

以上の処理により、被検査物１０に対して、光源１による青色光と、光源３による赤色光の照射が行われ、被検査物１０に混入している非金属粒子１１および金属粒子１２による反射光がカラーカメラ５に入射して、画像データの撮像が行われる。

この時、光源１から照射される青色光は、垂直方向に偏光されているが、金属粒子１２で反射した青色光は偏光方向を変えずにカラーカメラ５に届く。そして、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、金属粒子１２による青色光の反射光がカラーカメラ５に入射されることになる。

また、光源３から照射される赤色光は、水平方向に偏光されているが、金属粒子１２で反射した赤色は偏光方向を変えずにカラーカメラ５に届く。そして、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、金属粒子１２による赤色の反射光がカラーカメラ５に入射しない。

その結果、金属粒子１２による反射光は、青色光のみがカラーカメラ５に入射することになり、青色の画像データが得られる。

一方、光源１から照射される青色光は、垂直方向に偏光されているが、非金属粒子１１で反射した青色光は散乱され、偏光方向がバラバラになる。そして、そのような青色光の反射光がカラーカメラ５に届く。カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、非金属粒子１１により反射され、偏向方向がバラバラにされた青色光のうち、垂直方向に偏光成分を有する一部の青色光がカラーカメラ５に入射されることになる。

また、光源３から照射される赤色光は、水平方向に偏光されているが、非金属粒子１１で反射した赤色光は散乱され、偏光方向がバラバラになる。そして、そのような赤色光の反射光がカラーカメラ５に届く。カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、非金属粒子１１により反射され、偏向方向がバラバラにされた赤色光のうち、垂直方向に偏光成分を有する一部の赤色光がカラーカメラ５に入射されることになる。

その結果、非金属粒子１１による反射光は、青色光による像と、赤色光による像の両方がカラーカメラ５に入射することになり、紫色の画像データが得られる。

演算装置７は、以上のようにして、カラーカメラ５により撮像した画像データを受信したかどうかを判断する（図２：Ｓ３）。カラーカメラ５からの画像データ受信のタイミングは、カラーカメラ５において撮像が完了したタイミングでも良いし、カラーカメラ５において撮像が完了し、画像データがある程度蓄積された後であってもよい。

演算装置７は、カラーカメラ５により撮像した画像データを受信したと判断した場合には（図２：Ｓ３；ＹＥＳ）、学習部８によるディープラーニングにより、画像データのうち、青色の像と、紫色の像との有無を判断することにより、金属と非金属との判別処理を行う（図２：Ｓ４）。また、この時、演算装置７は、それぞれの像の座標位置についても算出する。

次に、演算装置７は、金属と非金属との判断処理を行い（図２：Ｓ５）、画像データにおける像が金属の像であると判断した場合、その判断結果を出力すると共に、金属の座標を出力する（図２：Ｓ６）。判断結果の出力は、数値データ等として出力しても良いし、画像データとして出力を行ってもよい。

また、演算装置７は、金属と非金属との判断処理の結果（図２：Ｓ５）、画像データにおける像が非金属の像であると判断した場合、その判断結果を出力すると共に、非金属の座標を出力する（図２：Ｓ７）。この場合も、判断結果の出力は、数値データ等として出力しても良いし、画像データとして出力を行ってもよい。

そして、演算装置７は、測定終了の指示があったかどうかを判断する（図２：Ｓ８）。測定終了の指示は、例えば、演算装置７に設けられたスイッチをオフしたり、あるいは、リモートコントロール等により、測定終了の指示のボタンをオンまたはクリックしたりすることが考えられる。

なお、図２のフローチャートでは、演算装置７が、測定終了の指示はないと判断した際（図２：Ｓ８；ＮＯ）、測定終了の指示があるまで待機する態様となっているが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。例えば、演算装置７が、測定終了の指示はないと判断した際には（図２：Ｓ８；ＮＯ）、図２のステップＳ３から処理を繰り返すようにしても良い。

そして、演算装置７は、測定終了の指示があったと判断すると（図２：Ｓ８；ＹＥＳ）、照明コントローラ９を制御して、光源１と光源３による光の照射を停止する（図２：Ｓ９）。また、演算装置７は、受光素子としてのカラーカメラ５の作動を停止させる（図２：Ｓ９）。

ここで、金属粒子の場合と非金属粒子の場合とで、カラーカメラ５による光の入射がどのように異なるのかを、図３および図４を参照しつつ再度説明する。

図３は、金属粒子１２による反射光の例を示している。光源１から照射される青色光は、偏向フィルタ２により垂直方向に偏光されているが、金属粒子１２で反射した青色光は偏光方向を変えずにカラーカメラ５に届く。そして、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、金属粒子１２による青色光の反射光がカラーカメラ５に入射されることになる。

また、光源３から照射される赤色光は、偏向フィルタ４により水平方向に偏光されているが、金属粒子１２で反射した赤色光は偏光方向を変えずにカラーカメラ５に届く。しかし、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、金属粒子１２による赤色の反射光はカラーカメラ５に入射しない。

その結果、金属粒子１２による反射光は、青色光のみがカラーカメラ５に入射することになり、青色の画像データが得られる。

図４は、非金属粒子１１による反射光の例を示している。光源１から照射される青色光は、偏向フィルタ２により垂直方向に偏光されているが、非金属粒子１１で反射した青色光は散乱され、偏光方向がバラバラになる。したがって、カラーカメラ５に届く反射光の一部には、垂直方向に偏光された青色光が含まれている。そして、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、非金属粒子１２による青色光の反射光のうち、垂直方向に偏光された一部の青色光がカラーカメラ５に入射されることになる。

その結果、金属粒子１２による反射光は、青色光のみがカラーカメラ５に入射することになり、青色の画像データが得られる。

また、光源３から照射される赤色光は、偏向フィルタ４により水平方向に偏光されているが、金属粒子１２で反射した赤色光は散乱され、偏光方向がバラバラになる。したがって、カラーカメラ５に届く反射光の一部には、垂直方向に偏光された赤色光が含まれている。そして、カラーカメラ５の撮像部には、垂直方向の光を透過させる偏光フィルタ６が取り付けられているので、非金属粒子１２による赤色光の反射光のうち、垂直方向に偏光された一部の赤色光がカラーカメラ５に入射されることになる。

その結果、非金属粒子１１による反射光は、青色光による像と、赤色光による像の両方がカラーカメラ５に入射することになり、紫色の画像データが得られる。

図５は、混入金属識別装置１００による出力データの一例を示している。図５に示す例では、金属と判断された像には、実線の丸印が示され、非金属と判断された像には、点線の丸印が示される。

以上のように本実施形態によれば、波長と異なり、かつ、偏向方向が９０度異なる２つの光を非検査物に照射し、カラーカメラにより撮像した画像データにおける像の色に基づいて混入物が金属であるのか、非金属であるのかを判別するようにした。したがって、一度の光の照射で金属と非金属とを確実に識別することができ、画像の色の違いにより、自動判別に適した混入金属の識別を行うことができる。

（変形例）
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。

光源１と光源３とから照射した光は、赤色光と青色光を用いたが、本発明はこのような態様に限定されるものではなく、例えば、赤外線を用いても良い。また、上述した実施形態では、２つ光源を使用する態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではなく、２つ以上の光源を使用することができる。２つ以上の光源を使用する場合には、受光素子に用いる偏光フィルタの偏光方向と同じ偏光方向の偏光フィルタを、特定の光源に用いる。そして、受光素子に用いる偏光フィルタの偏光方向とは９０度偏光方向が異なる偏光フィルタを、残りの光源に用いる。このようにすることで、金属からの反射光を、前記特定の光源から光にすることができる。

上述した実施形態では、一つの装置として本発明を具現化した例について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。例えば、混入金属識別方法として実現することができる。この場合には、カラーカメラ５により撮像した画像データを、後ほど、別の場所等に設置された演算装置７により解析し、金属と非金属の識別を行うようにしてもよい。

上述した実施形態では、学習部８における機械学習は、ディープラーニングを用いる態様について説明したが、本発明はこのような態様に限定される訳ではない。機械学習としては、ニューラルネットワーク（Neural Network）、ロジスティック（Logistic）回帰分析、非線形判別分析、サポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）、ランダムフォレスト（Random Forest）、ナイーブベイズ（Naive Bayes）等の各種のアルゴリズムを用いても良い。

以上、本発明の実施形態に係る混入金属識別方法および装置について説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変更が可能である。

１，３ 光源
２，４，６ 偏光フィルタ
５ カラーカメラ
７ 演算装置
１００ 混入金属識別装置

Claims (3)

1. 少なくとも２つの光源により、波長が異なる光をそれぞれ照射する工程と、
   前記少なくとも２つの光源の光の照射部にそれぞれ設けられた光源用の偏光フィルタにより、互いの偏光方向を９０度異ならせる工程と、
   受光素子の光の受光部に設けられた受光素子用の偏光フィルタであって、前記光源用の偏光フィルタのうち、一方の偏光フィルタの偏光方向と同じ偏光方向を有する受光素子用の偏光フィルタにより、前記少なくとも２つの光源により照射した光の反射光を、前記受光素子に入射させる工程と、
   前記受光素子により、前記反射光を入射する工程と、
   演算装置により、前記受光素子により受光した画像データにおける画像の色に基づいて、当該画像が金属からの反射光によるものか、あるいは、非金属からの反射光によるものかを識別する工程と、
   を備える混入金属識別方法。
2. 学習部により、前記画像の色と識別結果についての教師データに基づいて、機械学習を行う工程を備える、
   請求項１に記載の混入金属識別方法。
3. 波長が異なる光をそれぞれ照射する少なくとも２つの光源と、
   前記少なくとも２つの光源の光の照射部にそれぞれ設けられ、互いの偏光方向が９０度異なる光源用の偏光フィルタと、
   前記少なくとも２つの光源により照射した光の反射光を受光可能な位置に設けられた受光素子と、
   前記受光素子の光の受光部に設けられ、前記光源用の偏光フィルタのうち、一方の偏光フィルタの偏光方向と同じ偏光方向を有する受光素子用の偏光フィルタと、
   前記受光素子により受光した画像データにおける画像の色に基づいて、当該画像が金属からの反射光によるものか、あるいは、非金属からの反射光によるものかを識別する演算装置と、
   を備える混入金属識別装置。