JPH0542327Y2 - - Google Patents

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JPH0542327Y2
JPH0542327Y2 JP12460986U JP12460986U JPH0542327Y2 JP H0542327 Y2 JPH0542327 Y2 JP H0542327Y2 JP 12460986 U JP12460986 U JP 12460986U JP 12460986 U JP12460986 U JP 12460986U JP H0542327 Y2 JPH0542327 Y2 JP H0542327Y2
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image
pattern
processing
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histogram
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Description

【考案の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本考案は、画像処理によつて部品の組付け状態
の良否を判断する検査装置に関する。
[Detailed Description of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to an inspection device that uses image processing to determine whether the assembled state of parts is good or bad.

(従来の技術) 最近では、画像処理技術の発達に伴つて、エレ
クトロニクス素子、各種部品等の単体の外観検査
さらには、自動車の塗装面のキズ、塗装ムラ等の
検査においてまで、省力化と検査の信頼性の向上
を目的とする視覚システムを用いた自動検査装置
を導入するようになつてきた。
(Conventional technology) Recently, with the development of image processing technology, labor saving and inspection have become possible, not only in the appearance inspection of individual electronic elements and various parts, but also in the inspection of scratches and uneven paint on the painted surface of automobiles. Automatic inspection equipment using visual systems has been introduced with the aim of improving reliability.

同様に自動車業界においても、例えば、等速ジ
ヨイントにおけるセレーシヨン嵌合のスナツプリ
ング組付検査工程の自動化が推進されており、こ
の検査は、第5図aに示すように行なわれてい
る。以下に同図に基づいて、この検査の概略を説
明する。
Similarly, in the automobile industry, automation of the snap spring assembly inspection process for serration fitting in constant velocity joints, for example, is being promoted, and this inspection is carried out as shown in FIG. 5a. The outline of this test will be explained below based on the same figure.

ステツプ1 まず、図示しない検査装置に設置されたテレビ
カメラによつて、第5図bに示すようなスナツプ
リング1の組付けが行なわれた後のセレーシヨン
嵌合部2の画像が入力される。
Step 1 First, an image of the serration fitting portion 2 after the snap ring 1 has been assembled as shown in FIG. 5B is inputted by a television camera installed in an inspection device (not shown).

ステツプ2 ステツプ1で入力した画像を、所定の閾値をも
つて二値化処理する。
Step 2 The image input in Step 1 is binarized using a predetermined threshold.

ステツプ3 ステツプ2の処理によつて得られた二値化画像
のデータを分析する。
Step 3 Analyze the binarized image data obtained by the processing in Step 2.

ステツプ4 テレビカメラによつて取込んだ画像のうち、セ
レーシヨン部位2のみの画像を抽出する。
Step 4: Extract the image of only the serration site 2 from the images captured by the television camera.

ステツプ5 抽出したセレーシヨン部位2の画像における最
適な閾値によつて二値化処理すると共にこの処理
後のデータを分析する。
Step 5 The extracted image of the serration region 2 is binarized using the optimal threshold value, and the data after this processing is analyzed.

ステツプ6 この分析の結果(OK、NG)を出力する。Step 6 Output the result of this analysis (OK, NG).

このような処理を行ない、等速ジヨイントにお
けるセレーシヨン嵌合のスナツプリング組付作業
が規定された通りに成されたかどうかを判断する
ようになつている。
By performing such processing, it is determined whether or not the snap spring assembly work of serration fitting in the constant velocity joint has been carried out as specified.

(考案が解決しようとする問題点) しかしながら、前記したような従来の検査装置
にあつては、テレビカメラから入力された画像を
設定された閾値によつて二値化処理を行ない、以
降の処理は、この画像に基づいて行なうようにな
つていたので、たとえば、照明条件の変動、複写
体となるワークの材質の不均一、ワークの位置の
変動等があつた場合には、マスキング処理する場
合に抽出する処理領域の特定に必要な画像が得ら
れない場合が生じる虞れがあり、セレーシヨン部
位2のみの画像を抽出することができず、以降の
処理、つまり、検査結果の判定が困難になるか、
または、その判定に誤認を生じることもある。
(Problem to be solved by the invention) However, in the case of the conventional inspection equipment as described above, the image input from the television camera is binarized using a set threshold value, and the subsequent processing is For example, if there is a change in lighting conditions, non-uniformity of the material of the workpiece to be copied, or change in the position of the workpiece, masking processing is performed based on this image. There is a risk that the image necessary for specifying the processing area to be extracted may not be obtained, and the image of only the serration site 2 cannot be extracted, making subsequent processing, that is, judgment of the test results, difficult. Will it be?
Alternatively, a misunderstanding may occur in the judgment.

本考案は、このような従来の不具合に鑑みて成
されたものであり、照明条件の変動、複写体とな
るワークの材質の不均一、ワークの位置の変動等
にかかわらず、常に、マスキング処理する場合に
抽出する処理領域を確実に抽出することができ、
信頼性の高い検査結果を得ることができるように
することを目的とする。
The present invention was developed in view of these conventional problems, and it is possible to always perform the masking process regardless of changes in lighting conditions, non-uniformity of the material of the work to be copied, changes in the position of the work, etc. The processing area to be extracted can be reliably extracted when
The purpose is to make it possible to obtain highly reliable test results.

(問題点を解決するための手段) 前記目的を達成するために、本考案では、所定
の部品を組付けた少なくとも一部に円形輪郭線を
有するワークの画像を入力する画像入力手段と、
当該画像を量子化する濃淡画像処理手段と、量子
化した前記画像を記憶する画像記憶手段と、当該
量子化した前記画像に基づいて、前記円形輪郭線
の中心点を算出する中心点算出手段と、当該画像
入力手段によつて入力した画像内の処理領域を記
憶する領域記憶手段と、当該円形輪郭線の中心点
及び当該処理領域に基づいて、以降の画像処理領
域を設定する処理対象領域設定手段と、前記画像
記憶手段に記憶されている画像のうち、当該処理
対象領域設定手段によつて設定された領域内の画
像のみを量子化し、濃度値−画素数のヒストグラ
ムパターンを算出する二値化処理手段と、当該ワ
ークの前記部品の組付け状態が正常の場合におけ
る濃度値−画素数のスヒトグラムパターンを記憶
する記憶手段と、当該二値化処理手段によつて算
出された濃度値−画素数のヒストグラムパターン
と当該記憶手段に記憶されている濃度値−画素数
のヒストグラムパターンとを比較し、前記部品の
組付け状態の良否を判断する第1判定手段と、当
該二値化処理手段によつて算出された濃度値−画
素数のヒストグラムに基づいて、処理対象領域設
定手段によつて設定された画像処理領域内の画像
を二値化し、二値化画像を作成する二値化画像作
成手段と、当該ワークの前記部品の組付け状態が
正常の場合における二値化処理後の基準パターン
を記憶するパターン記憶手段と、当該二値化画像
作成手段によつて作成された画像のパターンと当
該パターン記憶手段に記憶されている基準パター
ンとを比較し、前記部品の組付け状態の良否を判
断する第2判定手段と、当該第2判定手段によつ
て判定された結果を出力する出力手段とを備えた
ことを特徴とする。
(Means for Solving the Problems) In order to achieve the above object, the present invention includes an image input means for inputting an image of a workpiece having a circular outline at least in part, on which predetermined parts are assembled;
a grayscale image processing means for quantizing the image; an image storage means for storing the quantized image; and a center point calculation means for calculating the center point of the circular contour based on the quantized image. , an area storage means for storing a processing area in the image input by the image input means, and a processing target area setting for setting a subsequent image processing area based on the center point of the circular outline and the processing area. and a binary value that quantizes only the image within the area set by the processing target area setting means among the images stored in the image storage means and calculates a histogram pattern of density value - number of pixels. storage means for storing a density value-pixel count schitogram pattern when the assembled state of the parts of the workpiece is normal; and a density value calculated by the binarization processing means. - a first determination unit that compares the histogram pattern of the number of pixels and the density value stored in the storage unit and the histogram pattern of the number of pixels, and determines whether the assembled state of the component is good or bad; and the binarization process. Binarization for creating a binarized image by binarizing the image within the image processing area set by the processing target area setting unit based on the density value-pixel count histogram calculated by the unit. an image creation means, a pattern storage means for storing a reference pattern after binarization processing when the assembled state of the parts of the workpiece is normal, and an image creation means for storing an image created by the binarization image creation means. a second determining means for comparing the pattern with a reference pattern stored in the pattern storage means and determining whether the assembled state of the parts is good or bad; and outputting a result determined by the second determining means. It is characterized by comprising an output means.

(作用) 以下に本考案の作用を第1図に基づいて説明す
る。
(Operation) The operation of the present invention will be explained below based on FIG. 1.

画像入力手段3によつて取込んだワークの画像
は、濃淡画像処理手段4によつてその濃度値に応
じたデジタルデータに変換され、画像記憶手段5
に記憶される。
The image of the workpiece taken in by the image input means 3 is converted into digital data according to its density value by the grayscale image processing means 4, and is stored in the image storage means 5.
is memorized.

そして、中心点算出手段6は、画像記憶手段5
に記憶されている当該データに基づいて、前記画
像内に含まれている円形輪郭線を有する部材の中
心点を算出し、処理対象領域設定手段7は、当該
中心点のうちの特定の中心点より領域記憶手段8
に記憶されている一定の領域内の画像を設定す
る。
The center point calculation means 6 then uses the image storage means 5
Based on the data stored in the image, the center point of the member having a circular outline included in the image is calculated, and the processing target area setting means 7 calculates the center point of the member having a circular outline included in the image, More area storage means 8
Set the image within a certain area stored in .

次に、二値化処理手段9は、画像記憶手段5に
記憶されている画像のうち、二値化処理手段9に
よつて設定された領域の画像を取出して二値化処
理を行ない、第1判定手段10は、この二値化処
理の際の画像数−濃度値のヒストグラムパターン
を記憶手段11に記憶されている前記ワークの正
常時における画素数−濃度値のヒストグラムパタ
ーンと比較して前記ワークにおける組付け状態等
の良否を判定する。
Next, the binarization processing means 9 extracts the image of the area set by the binarization processing means 9 from among the images stored in the image storage means 5 and performs the binarization processing. 1 determination means 10 compares the histogram pattern of number of images-density value during this binarization process with the histogram pattern of number of pixels-density value when the workpiece is normal, which is stored in storage means 11. Determine the quality of the assembly condition etc. on the workpiece.

さらに、二値化画像作成手段12は、二値化処
理手段9によつて算出された閾値に基づいて、取
出した画像を二値化し、二値化画像を作成する。
この二値化画像は、第2判定手段13によつて、
抽出部分のパターンとパターン記憶手段14に記
憶されている基準のパターンとが比較され、その
判定結果を出力手段15に出力する。
Furthermore, the binarized image creation means 12 binarizes the extracted image based on the threshold value calculated by the binarization processing means 9 to create a binarized image.
This binarized image is determined by the second determining means 13 as follows:
The pattern of the extracted portion and the reference pattern stored in the pattern storage means 14 are compared, and the determination result is outputted to the output means 15.

従つて、信頼性の高い検査作業が行なえること
になる。
Therefore, highly reliable inspection work can be performed.

(実施例) 以下に、本考案の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。
(Example) Below, an example of the present invention will be described in detail based on the drawings.

第2図には、本考案に係る等速ジヨイントにお
けるセレーシヨン嵌合のスナツプリング組付け作
業検査装置の概略構成図が示されている。同図に
示すように、この検査装置は、画像入力部と画像
処理部とで構成されており、当該画像入力部は、
当該スナツプリング周辺部の画像を入力する画像
入力手段としてのITVカメラ3と、ITVカメラ
3から出力されたアナログ信号をデジタル信号に
変換するA/Dコンバータ16とからなつてい
る。
FIG. 2 shows a schematic configuration diagram of an inspection device for assembling a serration fitting snap spring in a constant velocity joint according to the present invention. As shown in the figure, this inspection device is composed of an image input section and an image processing section, and the image input section is
It consists of an ITV camera 3 as an image input means for inputting an image of the surrounding area of the snap spring, and an A/D converter 16 for converting an analog signal output from the ITV camera 3 into a digital signal.

そして、当該画像処理部は、A/Dコンバータ
16から出力されたデジタル信号を入力する入力
インターフエース17と、この入力インターフエ
ース17から出力されたデータを画像記憶手段と
しての画像メモリ5及び記憶手段及びパターン記
憶手段としてのRAM19に出力すると共に
ROM18に記憶されているプログラムに基づい
て当該データを処理するCPU20と、この処理
結果を外部の装置に出力する出力手段としての出
力インターフエース15とからなつている。
The image processing section includes an input interface 17 for inputting the digital signal output from the A/D converter 16, an image memory 5 as an image storage means, and a storage means for storing the data output from the input interface 17. and output to RAM 19 as a pattern storage means.
It consists of a CPU 20 that processes the data based on a program stored in the ROM 18, and an output interface 15 that serves as an output means for outputting the processing results to an external device.

このような構成を有する当該検査装置は、第3
図の動作フローチヤートに基づいて次のように動
作する。このフローチヤートを第4図を参照して
説明する。
The inspection device having such a configuration has a third
It operates as follows based on the operation flowchart shown in the figure. This flowchart will be explained with reference to FIG.

ステツプ10 まず、ITVカメラ3は、セレーシヨン嵌合の
スナツプリング周辺の画像をA/Dコンバータ1
6及び入力インターフエース17を介してCPU
20に入力し、画像メモリ5に一時記憶する。
Step 10 First, the ITV camera 3 sends an image around the serration-fitting snap ring to the A/D converter 1.
6 and the CPU via input interface 17
20 and temporarily stored in the image memory 5.

ステツプ11 CPU11は、画像メモリ5に記憶されている
画像を、ROM18に記憶されているプログラム
に基づいて濃淡画像処理する。(画像メモリ5に
記憶されている画素の濃度値に応じたデータを作
成する。) ステツプ12 ステツプ11において処理された後の画像は、再
び画像メモリ5に記憶される。
Step 11 The CPU 11 subjects the image stored in the image memory 5 to grayscale image processing based on the program stored in the ROM 18. (Data corresponding to the density value of the pixel stored in the image memory 5 is created.) Step 12 The image processed in step 11 is stored in the image memory 5 again.

例えば、この場合の画像は、第4図Aに示すよ
うに、スナツプリング1の組付けが正常の場合、
スナツプリングが装着されなかつた場合、スナツ
プリング1を装着する溝部に片側のみが取付けら
れたいわゆる片乗りの場合、スナツプリング1を
装着する溝部に両側が取付けられなかつたいわゆ
る両乗りの場合、さらに、スナツプリング1が2
つ装着されたいわゆる二重組付けの場合によつて
それぞれ異なる。
For example, the image in this case is as shown in FIG. 4A, when the snap spring 1 is assembled normally.
In the case where the snap spring is not installed, in the case of a so-called single ride where only one side is attached to the groove where the snap spring 1 is attached, in the case of a so-called double ride where both sides are not attached to the groove where the snap spring 1 is attached, furthermore, the snap spring 1 is attached. is 2
Each case differs depending on the so-called double assembly in which two parts are installed.

ステツプ13 CPU20は、画像メモリ5から濃淡画像処理
後の画像を取出し、この画像に一次微分処理及び
ラプラシアン等を用いて、たとえば、第4図Bに
示すような当該画像の輪郭線を抽出する。
Step 13 The CPU 20 retrieves the image after the grayscale image processing from the image memory 5, and extracts the outline of the image as shown in FIG. 4B, for example, by applying first-order differential processing, Laplacian, etc. to this image.

ステツプ14 CPU20は、ステツプ13によつて得られた画
像を処理し、第4図B中+印で示される当該画像
におけるスナツプリング1を含むワークの中心点
を算出する。
Step 14 The CPU 20 processes the image obtained in step 13 and calculates the center point of the work including the snap ring 1 in the image indicated by the + mark in FIG. 4B.

ステツプ15 CPU20は、マスキング処理するためのウイ
ンド、つまり処理領域を、ステツプ14によつて求
められたワークの中心点の座標及びRAM19に
記憶されている領域に関するデータによつて第4
図Cに示すように設定する。
Step 15 The CPU 20 sets a window for masking processing, that is, a processing area, using the coordinates of the center point of the workpiece obtained in Step 14 and the data regarding the area stored in the RAM 19.
Set as shown in Figure C.

ステツプ16 CPU20は、求められた処理領域内のデータ
を画像メモリ5から入力し、この領域のみを濃淡
画像処理し、第4図Dに示すように、この画像を
構成する画素とその濃度値に関する画素数−濃度
値のヒストグラムパターンを作成する。
Step 16 The CPU 20 inputs the data in the obtained processing area from the image memory 5, performs gradation image processing on only this area, and as shown in FIG. Create a histogram pattern of pixel number-density value.

ステツプ17 CPU20は、RAM19に記憶されているスナツ
プリング1の正常組付け時の画素数−濃度値のヒ
ストグラムパターンと、ステツプ16で求めた組付
け時における画素数−濃度値のヒストグラムパタ
ーンとを比較する。この比較の結果、ヒストグラ
ムパターンが一致すればステツプ18に、一致しな
ければステツプ23に夫々進む。
Step 17 The CPU 20 compares the histogram pattern of pixel number-density value at the time of normal assembly of the snap ring 1 stored in the RAM 19 with the histogram pattern of pixel number-density value at the time of assembly obtained in step 16. . As a result of this comparison, if the histogram patterns match, the process proceeds to step 18; if not, the process proceeds to step 23.

ステツプ18 CPU20は、ステツプ16で求めたヒストグラ
ムから浮動二値化等によつて算出した最適な二値
化処理のための閾値を算出し、この閾値をもつ
て、画像メモリ5から入力した処理領域の画像を
二値化処理し、第4図Eに示すような画像を得
る。
Step 18 The CPU 20 calculates a threshold value for optimal binarization processing calculated by floating binarization etc. from the histogram obtained in Step 16, and uses this threshold value to determine the processing area input from the image memory 5. The image is binarized to obtain an image as shown in FIG. 4E.

ステツプ19 CPU20は、得られた二値化画像内に存在す
る像の面積と位置を算出する。
Step 19 The CPU 20 calculates the area and position of the image existing in the obtained binarized image.

ステツプ20 CPU20は、RAM19内に記憶されているスナ
ツプリング1の正常組付け時における二値化処理
後のパターンを入力する。
Step 20 The CPU 20 inputs the binarized pattern stored in the RAM 19 when the snap ring 1 is normally assembled.

ステツプ21 CPU20は、ステツプ20で入力したスナツ
プリング1の正常組付け時のパターンと、ステツ
プ18で求めたスナツプリング組付け時における第
4図Eに示すステツプ19で算出した像の面積及び
位置に基づくパターンとを比較し、このパターン
が一致すればステツプ22に、一致しなければステ
ツプ23に夫々進む。
Step 21 The CPU 20 generates a pattern based on the pattern of the normal assembly of the snap ring 1 input in Step 20 and the pattern calculated in Step 19 of the image shown in FIG. If the patterns match, the process goes to step 22, and if they do not match, the process goes to step 23.

ステツプ22 CPU20は、スナツプリング1の正常組付け
時のパターンと、ステツプ18で求めたスナツプリ
ング組付け時におけるパターンとの一致を確認す
ると、出力インターフエース15を介して図示し
ない外部出力装置にOK信号を出力する。
Step 22 When the CPU 20 confirms that the pattern for normal assembly of the snap ring 1 matches the pattern for the snap spring assembly determined in step 18, it sends an OK signal to an external output device (not shown) via the output interface 15. Output.

ステツプ23 CPU20は、スナツプリング1の正常組付け
時のパターンと、ステツプ18で求めたスナツプリ
ング組付け時におけるパターンとが不一致である
場合には、出力インターフエース15を介して図
示しない外部出力装置にNG信号を出力する。
Step 23 If the pattern when the snap ring 1 is normally assembled does not match the pattern when the snap spring is assembled that was determined in step 18, the CPU 20 sends an NG message to an external output device (not shown) via the output interface 15. Output a signal.

このように、本実施例では、まず、取込んだワ
ークの画像に濃淡画像処理を行ない、当該ワーク
の輪郭線を抽出すると共に当該ワークの中心点を
算出する。そして、この中心点の範囲のあらかじ
め設定された範囲の画像を抽出し、この抽出した
画像に濃淡画像処理を施し、予め設定されている
正常組付け時の画素数−濃度値のヒストグラムパ
ターンと、実際の組付け時における画素数−濃度
値のヒストグラムパターンとを比較する。次に、
この抽出した画像を二値化処理し、予め設定され
ている正常組付け時のパターンと、実際の組付け
時におけるパターンとを比較する。そして、予め
設定されている正常組付け時の前記ヒストグラム
パターン及び実際の組付け時における前記ヒスト
グラムパターンが一致し、かつ、予め設定されて
いる正常組付け時の前記二値化処理後のパターン
及び実際の組付け時における前記二値化処理後の
パターンが共に一致した時に検査結果がOKにな
るようになつている。
As described above, in this embodiment, first, the image of the captured workpiece is subjected to grayscale image processing to extract the outline of the workpiece and calculate the center point of the workpiece. Then, an image in a preset range of this center point is extracted, and the extracted image is subjected to gradation image processing to create a preset histogram pattern of pixel number-density value during normal assembly. The histogram pattern of pixel number-density value at the time of actual assembly is compared. next,
The extracted image is binarized and a preset pattern for normal assembly is compared with a pattern for actual assembly. Then, the preset histogram pattern during normal assembly and the histogram pattern during actual assembly match, and the preset pattern after the binarization process during normal assembly and When the patterns after the binarization processing during actual assembly match, the inspection result becomes OK.

以上、本考案の実施例においては、具体例とし
てスナツプリング1の嵌合状態を検査する場合に
ついて記したが、本考案は、これに限定されるこ
とはなく、種々の部品の検査装置に応用可能であ
るのはもちろんである。
As mentioned above, in the embodiment of the present invention, the case of inspecting the fitting state of the snap spring 1 was described as a specific example, but the present invention is not limited to this and can be applied to inspection devices for various parts. Of course it is.

(考案の効果) 以上の説明により明らかなように、本考案によ
れば、ワークの検査に必要な領域のみを確実に抽
出し、この抽出した領域の画素−濃度値ヒストグ
ラム及び正常組付け時における像のパターンを比
較して検査結果を算出するようにしたので、当該
ワークの照明条件の良否、材質の不均一、位置の
変動等に起因する検査結果の判定に誤認を生じる
ことがなく、信頼性の極めて高い検査結果を得る
ことができる。
(Effects of the invention) As is clear from the above explanation, according to the invention, only the area necessary for inspection of the workpiece is reliably extracted, and the pixel-density value histogram of the extracted area and the Since the inspection results are calculated by comparing the image patterns, there is no misjudgment of the inspection results due to the quality of the lighting conditions of the workpiece, non-uniformity of the material, positional fluctuations, etc., making it more reliable. It is possible to obtain extremely accurate test results.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は、本考案に係る部品の組付け状態検査
装置のブロツク図、第2図は、本考案に係る部品
の組付け状態検査装置の概略構成図、第3図は、
本考案に係る部品の組付け状態検査装置の動作フ
ローチヤート、第4図は、第3図に示した動作フ
ローチヤートの説明に共する図、第5図a,b
は、従来の部品の組付け状態検査装置の動作フロ
ーチヤート及びその説明に供する図である。 1……スナツプリング(ワーク)、2……セレ
ーシヨン嵌合部、3……ITVカメラ(画像入力
手段)、5……画像メモリ(画像記憶手段)、15
……出力インターフエース(出力手段)、19…
…RAM(領域記憶手段、記憶手段)、20……
CPU。
FIG. 1 is a block diagram of a parts assembly state inspection apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a parts assembly state inspection apparatus according to the present invention, and FIG.
FIG. 4 is an operation flowchart of the parts assembly state inspection device according to the present invention, and FIGS.
1 is an operation flowchart of a conventional parts assembly state inspection device and a diagram for explaining the same. 1...Snat spring (work), 2...Serration fitting portion, 3...ITV camera (image input means), 5...Image memory (image storage means), 15
...Output interface (output means), 19...
...RAM (area storage means, storage means), 20...
CPU.

Claims (1)

【実用新案登録請求の範囲】 所定の部品を組付けた少なくとも一部に円形輪
郭線を有するワークの画像を入力する画像入力手
段と、 当該画像を量子化する濃淡画像処理手段と、 量子化した前記画像を記憶する画像記憶手段
と、当該量子化した前記画像に基づいて、前記円
形輪郭線の中心点を算出する中心点算出手段と、 当該画像入力手段によつて入力した画像内の処
理領域を記憶する領域記憶手段と、 当該円形輪郭線の中心点及び当該処理領域に基
づいて、以降の画像処理領域を設定する処理対象
領域設定手段と、 前記画像記憶手段に記憶されている画像のう
ち、当該処理対象領域設定手段によつて設定され
た領域内の画像のみを量子化し、濃度値一画素数
のヒストグラムパターンを算出する二値化処理手
段と、当該ワークの前記部品の組付け状態が正常
の場合における濃度値−画素数のヒストグラムパ
ターンを記憶する記憶手段と、 当該二値化処理手段によつて算出された濃度値
−画素数のヒストグラムパターンと当該記憶手段
に記憶されている濃度値−画素数のヒストグラム
パターンとを比較し、前記部品の組付け状態の良
否を判断する第1判定手段と、 当該二値化処理手段によつて算出された濃度値
−画素数のヒストグラムに基づいて、処理対象領
域設定手段によつて設定された画像処理領域内の
画像を二値化し、二値化画像を作成する二値化画
像作成手段と、 当該ワークの前記部品の組付け状態が正常の場
合における二値化処理後の基準パターンを記憶す
るパターン記憶手段と、 当該二値化画像作成手段によつて作成された画
像のパターンと当該パターン記憶手段に記憶され
ている基準パターンとを比較し、前記部品の組付
け状態の良否を判断する第2判定手段と、 当該第2判定手段によつて判定された結果を出
力する出力手段とを備えたことを特徴とする部品
の組付け状態検査装置。
[Scope of Claim for Utility Model Registration] Image input means for inputting an image of a workpiece having predetermined parts assembled and at least a portion of which has a circular outline; grayscale image processing means for quantizing the image; an image storage means for storing the image; a center point calculation means for calculating the center point of the circular contour based on the quantized image; and a processing area in the image input by the image input means. an area storage means for storing an image, a processing target area setting means for setting a subsequent image processing area based on the center point of the circular contour and the processing area; , a binarization processing means that quantizes only the image within the area set by the processing target area setting means and calculates a histogram pattern of density value per pixel; A storage means for storing a histogram pattern of density value-number of pixels in a normal case, and a histogram pattern of density value-number of pixels calculated by the binarization processing means and density values stored in the storage means. - a first determination means that compares a histogram pattern of the number of pixels and determines whether the assembled state of the component is good or bad; and a density value calculated by the binarization processing means based on the histogram of the number of pixels. , a binarized image creating means for binarizing an image within the image processing area set by the processing target area setting means and creating a binarized image; a pattern storage means for storing a reference pattern after binarization processing in a case, and a pattern of an image created by the binarized image creation means and a reference pattern stored in the pattern storage means are compared; , a second determining means for determining whether the assembled state of the parts is good or not; and an output means for outputting the result determined by the second determining means. Device.
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