JPH02285208A

JPH02285208A - 物体表面の平滑性評価方法

Info

Publication number: JPH02285208A
Application number: JP10581289A
Authority: JP
Inventors: Kaoru Asakawa; 浅川　薫
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1989-04-27
Filing date: 1989-04-27
Publication date: 1990-11-22

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）この発明は、プレス成形品等の物体表面の粗さ、うねり
等の良否を判別する際に用いられる物体表面の平滑性評
価方法に関する。

（従来の技術）従来の光学的、平滑性評価方法としては、例えば特開昭
５５−４０９２４号公報で開示されるような技術が知ら
れている。

この評価方法は、被検体となる平板に、その板幅方向に
延び、板長子方向に不等間隔離隔する複数本の細長い光
像を非垂直的に投射形成、し、該光像を二次元撮像装置
に一度に撮像し、この撮像画像の光像と、予め記憶させ
ておいた基準画像の光像との偏差に基づき、−画像毎に
平板の平坦度を認識するようにしている。

上記技術は、熱間圧延工程からの鋼板の平坦度の評価等
を対象としたものであり、被検体の形状は常に限られた
形状（平板形状）を前提としている。

（発明が解決しようとする課題）ところで、自動車のように、種々の部品からなる製品に
あっては、その製造過程における部品検査工程あるいは
、部品受は入れに際して、プレス成形品等の部品にへこ
み、うねり等がないか等をチエツクする必要がある。そ
こで、このチエツクに際して従来のような物体表面の平
滑性評価方法を適用しようとすると、対象となる部品の
形状がまちまちであり、対象となる部品が変わる毎にそ
の基準画像データが必要であるが、実際の検査装置では
その記憶容量に限度があり、従って従来の物品表面の平
滑性評価方法を実現しようとすると、当該検査装置は、
汎用性に欠けるものとなってしまう。

（課題を解決するための手段）この発明は、このような従来の問題点に着目してなされ
たもので、いかなる形状の物体であっても、その表面の
平滑性を容易に評価しうる物体表面の平滑性評価方法を
提供するものである。

本発明は、以下の現象を基礎としたものである。

即ち、例えば第８図に示すように、被検体表面１０ａに
存在する凹部１０ｂ及び凸部１０ｃに光線２０ａ、　２
０ｂのスリット光が投射されると、そのスリット光像の
縁部が、凹部１０ｂにおいて、平坦面を想定した場合の
Ｐｏ、からΔｈ１だけずれたＰｅｄ　、に、凸部１０ｃ
において平坦面を想定した場合のＰｏｔがΔｈ２だけず
れたＰｅｄ２になる。従って、へこみやうねり等によっ
て凹凸のあるプレス成形品等の物体表面に複数のスリ・
７ト光像を投射した場合、各スリット光像の緯線がその
凹凸部において、不規則にゆがむことになる。

本発明は上記現象を知見したことに基、づいてなされた
ものであり、物体表面にスリット光像を投射し、この投
射したスリット光像による縁線形状の周波数成分を定量
化した後、この定量化により得られる数値に基づいて当
該物体表面の平滑性を評価するものである。

（実施例〉以下図面を参照して本発明を実施例に基づいて説明する
。

第１図は本発明の物体表面の平滑性評価方法を実現する
検査系の一例を概略的に示す図である。

第１図において、１０は自動車部品を例にとればエンジ
ンフード、ドアパネル等の被検体、２はスリット２ａ、
　２ｂ、　２ｃ、　２ｄ、　２ｅを設けたスリット板、
３は光源であり、光源３からの光をスリット板２を介し
て被検体１０表面に照射することにより、被検体１０表
面には、スリット板２の各スリン）２ａ乃至２ｅに対応
したスリット光像１１．１２．１３．１４．１５（明部
であり図面中耕線部）が投射されるようになっている。

４は被検体１０表面を撮像し、そのビデオ信号を出力す
る二次元撮像装置、５は二次元撮像装置４からのビデオ
信号を画像情報として処理し、この画像情報に基づいて
種々の数値化演算処理を行なう画像処理装置である。こ
の画像処理装置５は、上記二次元撮像装置４からの一画
像分のビデオ信号を当該−画像所定分割して（一般に５
１２　Ｘ５１２分割以上）得られる各画素の濃淡情報（
例えば、２５６階調）にデジタル変換する画像情報変換
部５ａと、画像情報変換部５ａからの画像情報（画素単
位の濃淡情報）を格納する画像メモリ５ｂと、画像メモ
リ５ｂ内の画像情報を検索し、その検索結果も基づいて
後述するような被検体１０表面の平滑度を演算する演算
部５ｃとを有している。

ここで、被検体１０表面に投射される各スリット光像１
１乃至１５について着目すると、例えば第２図に示すよ
うに各スリット光像１１乃至１５は当該被検体１０の表
面形状に対応した形状になっている。即ち、各スリット
光像１１乃至１５の縁線１１ａ、　ｌｌｂ、　１２ａ。

１２ｂ、　１３ａ、　１３ｂ、　１４ａ、　１４ｂ、　
１５ａ、　１５ｂが被検体１０表面の凹凸状態に応じて
ゆがんだ形状となっている。そして本実施例では、各ス
リット光像１１乃至１５における各縁線の形状を、波動
としてとらえ、この波形をフーリエ変換し、さらに、パ
ワースペクトルを算出するようにしている。

具体的な処理について説明するとまず、第２図に示すよ
うな各スリット光像１１〜１５が投射された、被検体１
０表面を二次元撮像装置によって撮像し、その撮像範囲
■から得られるビデオ信号に基づいて、当該逼像範囲■
に対応した画像情報が、例えば第３図に示すように画像
メモリ５ｂ内に展開される。

この第３図に示す画像メモリ５ｂは、ｘ、ｙ方向に二次
元分割されており、その分割された各画素の濃淡情報Ｇ
（ｘ、ｙ）が０（黒）乃至２５５（白）の２５６階調に
て格納されている。そして第３図では、スリット光像に
対応した明部は、その濃淡情報が黒、白の闇値となるス
ライスレヘルＧｔ　（＝１７７１７７階調の部分として
斜線で示しである。尚、第３図に示す斜線部は、上記逼
像範囲■の左端に存するスリット光像１１に対応した画
像情報である。

そして、この画像メモリ５ｂ内の検索が第５図に示すフ
ローに従って行われる。

まず、第３図に示すように画像メモリ５ｂ上に展開した
画像情報を画像メモリ５ｂ上でＸ方向の一次微分処理を
行なう（第５図の■）。即ち、画像メモリ５ｂの各ｙ座
標についてＸ方向に画素を検索してゆき、その過程で濃
淡情報Ｇ（ｘ、ｙ）がスライスレベルＧｔｈ以上に変化
する位置の画素及びスライスレベルＧｔｈ以上の値から
スライスレベルＧｔｈを下回る値に変化する位置の画素
を検出する。

このようなＸ方向の一次微分処理の結果、第３図に示す
ような画像メモリ５ｂ内の画像情報が第４図に示すよう
に変換される。以上の処理を、当該撮像範囲■の全エリ
アに亘って行ない、ｘ、ｙが共に°“１”である、位置
座標をＹｎ　（ｘｉ＋　ｙ＝）に、記憶する。

この結果、当該レジスタ内には１からｎ番目の縁線位置
座標Ｙｎ（ｘ＋＋　ｙｊ）が、各ｎ毎に展開されること
になる（■）。

次に、各Ｙｎ（ｘｔ＋　ｙ３）についてＹｎ（ｘ、−ｘ
ｉ　ｙ＝）なる変換を施し、直流成分を除去する（■）
。さらに窓関数（Ｗｉｎｄｏｗ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で
あるハミング関数を用いて各波形毎に、連続性を確保し
た後（■）、当該、縁線変化波形をフーリエ変換し、た
だちに、パワースペクトルを算出する（■）。

第６図（ａ）は、以上の方法にて、測定された表面平滑
性の非常に優れたＳＭＣ（、シートモルディングコンパ
ウンド）成形品のパワースペクトルを示し、第６図（ｂ
）は撮像装置に入力した画像を示す。第７図（ａ）は、
同金型で成形された、表面平滑性の劣るＳＭＣ成形品の
パワースペクトルを示し、第７図（ｂ）は撮像装置に入
力した画像を示す。図中のグラフＸ軸は波長を表わすが
、サンプル撮像時に、「スケール」を同時に撮像し、こ
の「スケール」の実体長さを入力することによって、画
素数と関係づけ、測定すべきＹｎ（ｘｉ、　ｙＪ）の５
’ｊ最大値の第７図（ａ）では被測定エリア内の縁線１
０本について、各々のパワースペクトルを計算し、各周
波数毎に平均したパワースペクトルを示している（■）
。

この結果、第６図では第７図に比して、本測定の波長範
囲内において、パワースペクトルのレベルが低く、表面
平滑性が優れていることに対応している。第７図では、
逆に全波長範囲に亘ってパワースペクトルが存在し、特
に波長７印以上での波が強くあられれ、うねりを形成し
ていることが明白になっている。

さらに、本実施例において算出されるパワースペクトル
のうち、最も低い角周波数（又は最長波長）に現われる
スペクトルは、被測定体（像）の形状自体がもつ、空間
周波数に対応するため、これをのぞく、パワースペクト
ルの合計値を、当該表面の表面品質を定量化した値とす
る（本発明者等が研究した結果ではＳＭＣ等、樹脂系複
合材料では、特に数理以上の長い波長のうねりが、その
表面品質を左右しており、本発明による方法の妥当性が
明確である。）方法が考えられる。

なお、以上の例では被検体表面に投射するスリット光像
を５本（縁線としては１０本）とした場合であり、さら
に、全縁線形状のパワースペクトルを平均値で示した例
であるが、局所的評価では最少１本のスリット光像があ
れば本発明による評価は可能である。又、複数本のスリ
ット光像による評価においても、各縁線毎にパワースペ
クトルを出力し、被検体表面の部位毎の評価を得る方法
も有効である。さらに、投射するスリット光像が１木で
あっても、その投射を順次ずらし、この時順次得られる
画像情報に対して、同様の処理をおこなえば被検体表面
全体の平滑性評価は可能である。

（発明の効果）以上説明してきたように、この発明によれば、物体表面
に投射したスリット光像における、縁線形状を周波数分
析をすることで、うねりの各波長毎のパワースペクトル
として定量化し、物体表面の平滑性を評価するため、従
来のように形状の異なる物体毎に、基準画像を準備する
必要がなく、いかなる形状であっても、その表面の平滑
性を容易に評価できるようになる。さらに、各波長毎に
うねり量を評価できるため、そのパワースペクトルの分
布から、被検体表面の特徴を定■的に表現できることに
なり材料改良や成形性開発に非常に有効な情報を与える
ものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の物体表面の平滑性評価方法を実現す
る検査系の一例を概略的に示す説明図、第２図は第１図
に示す検査系において被検体表面と投射されるスリット
光像の状態を示す平面図、第３図は第１図における画像
メモリ内の画像情報を示す線図、第４図は第３図に示す画像メモリ内の画像情報をＸ方向
の一次微分処理した結果例を示す線図、第５図は第４図
に示す画像メモリ内の検索フロー例を示すフローチャー
ト、第６図（ａ）は、第５図のフローチャートによる方法で
、表面平滑性の優れた被検体を測定した出力結果のパワ
ースペクトル線図、第６図（ｂ）は第６図（ａ）における測定に用いられた
入力画像の斜視図、第７図（ａ）は、第６図（ａ）と同じく、表面平滑性の
劣る被検体を測定した出力結果のパワースペクトル線図
、第７図（ｂ）は第７図（ａ）における測定に用いられた
入力画像の斜視図、第８図は被検体表面に投射されるスリット光像の縁部の
状態例を示す説明図である。２・・・スリット板　　　　３・・・光源４・・・二次
元撮像装置　　５・・・画像処理装置５ａ・・・画像情
報変換部　　５ｂ・・・画像メモリ５ｃ・・・演算部　
　　　　　１０・・・被検体１１〜１５・・・スリット
光像　１１ａ〜１５ｂ・・・縁線特許出願人　　日産自
動車株式会社第１図第２図第６図（ａ）３０．１７．３５憂〔常匍〕７．４第７図（ａ）（ｂ）

Claims

【特許請求の範囲】

１、物体の表面にスリット光像を投射し、この投射した
スリット光像における縁線形状の周波数成分を定量化し
、当該物体表面の平滑性を評価することを特徴とする物
体表面の平滑性評価方法。