JPH0643117A - 欠点検出方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 網入りガラスのように、製品自体に製品の一
部として光透過率の異なる部分（金属線）が含まれてい
る場合、この異質部分（非欠点）と欠点とを分離して、
欠点のみを精度良く検出する方法を提供する。 【構成】 入力された空間座標での値を周波数領域での
スペクトルに変換することによって現われるスペクトル
成分に対して行うフィルタリング処理において、非欠点
である周期構造の周期の整数倍の位置及び、その近傍の
スペクトル成分を零にするフィルタリング処理を行い、
その結果作られるスペクトルを空間座標での値に変換す
るようにしている。装置としては、高速フーリエ変換
（ＦＦＴ）装置と、ある決まった位置に現われるスペク
トル成分に対してフィルタリング処理を行うフィルター
と、高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ）装置とを用いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、網入りガラスなどのよ
うに、一般に透明基材中に不透明あるいは光透過率が大
きく異なる部分を含む物品の欠点検出に適した欠点検出
技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】板ガラスの欠点検出方法としては、一方
の表面から入射した光線の透過光を他方の表面に設置さ
れた受光部で受け、その信号の強弱で欠点を検出する方
法が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする問題点】上記従来の技術で
は、網入りガラスにおける封入金属線網のように、製品
自体に製品の一部として光透過率の異なる部分が含まれ
ている場合、この異質部分（非欠点）と欠点とを分離す
ることは困難であった。本発明は、上述の問題点にかん
がみ、欠点と、ある程度規則性をもった製品異質部分と
を分離して、欠点のみを精度良く検出する方法を提供す
ることを目的とする。

【０００４】

【問題点を解決するための手段】本発明方法では図１に
示すように、入力された空間座標での値を周波数領域で
のスペクトルに変換することによって現われるスペクト
ル成分に対して行うフィルタリング処理において、非欠
点である周期構造の周期の整数倍の位置及び、その近傍
のスペクトル成分を零にするフィルタリング処理を行
い、その結果作られるスペクトルを空間座標での値に変
換するようにしている。

【０００５】本発明方法を実現する欠点検出装置は、検
査対象物に対して光を入射させる光源と、検査対象物を
透過した光を受光検出する受光部と、高速フーリエ変換
（以下ＦＦＴと略記する）装置と、ある決まった位置に
現われるスペクトル成分に対して、フィルタリング処理
を行うフィルターと、高速フーリエ逆変換（以下ＩＦＦ
Ｔと略記する）装置とで構成することができる。上記受
光部としては、二次元のＴＶカメラ、一次元のラインセ
ンサ等が使用可能である。

【０００６】

【作用】網入りガラスにおける網のように周期的構造を
持ったものにＦＦＴを行えば、そのスペクトル成分は離
散的なある決まった位置に現われる。これに対して、欠
点のように非周期的なもののスペクトル成分は、原点を
中心とする連続的な位置に現われる。

【０００７】欠点を含んだ網目パターンのスペクトル
は、欠点のみのスペクトルと網目パターンのみのスペク
トルを、実数部と虚数部でそれぞれ足し合わせたスペク
トルと等しいので、このスペクトルから網のスペクトル
を取り除けば、欠点のみのスペクトルが得られ、これに
ＩＦＦＴを行うと欠点のみが検出できる。

【０００８】ところで、網の位置がずれても周期が一致
していれば、スペクトルの絶対値は等しくなるが、それ
ぞれスペクトルの実数部と虚数部同志では異なってしま
う。また、実際の網は正確な周期構造ではない。このた
め、欠点の無い網目パターンのみのスペクトルをフィル
ターとして用いても、欠点と網の完全な分離は困難であ
る。

【０００９】そこで本発明では、網目パターンのスペク
トルの現われる位置のみに着目して、その位置及びその
近傍でのスペクトル成分を零または近傍の値で補うフィ
ルタリング処理を行っている。

【００１０】

【実施例】以下本発明を図面に示した実施例に基づき詳
細に説明する。本発明は１次元、２次元の両方に適用す
ることができる。

【００１１】以下に示す１次元と２次元のフィルターの
例は、スペクトルの０次成分を、除去してもしなくても
良い。網の周期の数は、任意の行数分の網の周期の間隔
を測定して、統計的に求める。

【００１２】（１）網の周期の数と許容値を用いてフィ
ルターを作成する場合 （１−ａ）１次元ＦＦＴを用いた場合 図２において１０は、透明ガラス板１１中に金属線網１
２を封入して連続帯状に形成される網入り板ガラスであ
り、図中のｙ方向に移送される。１次元の走査方向は、
ガラスの流れ方向と垂直方向ｘ、または垂直方向から任
意の角度だけずれた方向ｘ’である。

【００１３】ＦＦＴのサンプル数は、２のベキ数に選ば
れる。例えば、５１２、１０２４である。この幅の中に
８個の網目があれば、スペクトルは８個ごとの離散的位
置に現われる。この位置でのスペクトル成分を零にすれ
ば、網１２は消えてしまう。周期のズレを考慮して、前
述の離散的位置の近傍の値も零にする。

【００１４】図３と図４に１次元でのフィルターの例を
示す。このうち図３は、ＦＦＴのサンプル数Ｎと網の周
期の数ｎの整数倍ｍｎが一致しているとき、ｍｎの位置
での値を零にするフィルターである。ここで、ｍ＝０，
１，２，３，・・・である。

【００１５】また図４は、Ｎとｍｎが一致していなかっ
たり、網１２の間隔が変動した場合にｍｎ±△ｎの位置
での値を零にするフィルターである。ここで、△ｎは欠
点が含まれない部分でのスペクトルの分布から統計的に
学習によって決められる許容値である。さらに、零にし
たスペクトル成分をその近傍のスペクトル成分を加工し
て補う方法もある。例えば、直線補間や曲線補間等であ
る。

【００１６】（１−ｂ）２次元ＦＦＴを用いた場合 ２次元の場合の走査方向は、図２のｘまたはｘ’を横方
向、網入りガラス１０の流れ方向ｙを縦方向にとる。

【００１７】図５に示す４５゜の傾きを持った網目パタ
ーンのように、任意の傾きを持った周期構造に２次元Ｆ
ＦＴを行えば、そのスペクトルのほとんどがその傾きと
直角方向に現われる。また、非周期的な欠点のスペクト
ルは原点付近に現われる。前述の方向に現われるスペク
トルを零にすることによって網目パターンを除去する。
実際には網が曲がっていたり、回転していたりするの
で、原点を中心にある許容の角度を設定して零にする範
囲を扇状に設定する。

【００１８】図６ないし図９は２次元でのフィルター例
である。図６は、図５の示した４５゜の傾きを持った網
目パターンに２次元でＦＦＴを行った場合に、そのスペ
クトルのほとんどは傾きと垂直方向に現われるので、そ
の位置での値を零にするフィルターであり、正確な網の
みを除去することができる。 図７は、網周期や間隔の
ズレ、さらに、網が基本の角度θから±△θの範囲で斜
めになっている場合を考慮したフィルターであり、許容
値以上の網欠陥と欠点を検出できる。

【００１９】図８のフィルターは、網の周期に関係な
く、θ±△θの傾きのみの網を除去することができる。
図７のフィルターは網間隔と傾きの２つの要因を持って
おり、その２つの網欠陥を検出できるが、それぞれに許
容値を決めなければならない。図８のフィルターは網間
隔が正常な場合であり、角度の許容値のみ決めればよ
い。

【００２０】しかし、原点付近の低周波領域に存在する
非周期的な欠点のスペクトルの一部も零になり、完全な
欠点の復元ができない可能性があるので、両方の特徴を
持った改良フィルターの例を図９に示す。

【００２１】図９のものは、欠点のスペクトルの含まれ
る低周波部分では図７のフィルターと同様であり、任意
の周波数以上の欠点のスペクトルの含まれない高周波部
分では図８と同様なフィルターである。このフィルター
構造により、元の欠点により近い復元が可能となった。

【００２２】（２）実際のスペクトル分布からフィルタ
ーを作成する場合 前項（１）で述べたフィルターの例では、ｍｎ±△ｎ及
びθ±△θは実際のスペクトル分布に関係なく決まるの
で、スペクトル成分を零にしすぎたり、残しすぎたりす
る可能性がある。以下に実際のスペクトル分布を基に作
成するフィルターの例について述べる。

【００２３】（２−ａ）１次元ＦＦＴを用いた場合 図１０に、スペクトルの振幅を図２のｙ軸方向のおよそ
半周期分又は一周期分累積した分布とフィルター設定の
ためのしきい値レベルを示す。縦軸は振幅、横軸は周波
数である。横軸は０からＮ／２サイクルまでの表示で示
している。１３は振幅のスペクトル、１４はしきい値レ
ベルである。

【００２４】しきい値レベルは振幅分布の包絡線１５の
例えば２５％程度の値である。このしきい値レベル以上
の成分を零にするフィルターを作成する。また、およそ
Ｎ／４サイクル以上のスペクトル成分は零にしてもよ
い。この時のフィルターの例を図１１に示す。図１１の
フィルターは、実際のスペクトル分布をもとにして作成
されるので、図３や図４のフィルターよりも、有効なフ
ィルターである。

【００２５】（２−ｂ）２次元ＦＦＴを用いた場合 ２次元ＦＦＴによって得られた２次元のスペクトルの振
幅の分布に対して、上記２−ａ項の図１０のしきい値レ
ベルの設定の考え方を２次元に拡張した、例えば図１２
の様な底面が四角形の立体の各側面とそれに続くｕｖ平
面をしきい値レベルとして設定する。このしきい値レベ
ル以上の成分を零にする図１３の様なフィルターを作成
する。また、立体の底面は、円形や多角形の場合も考え
られる。

【００２６】以上、本発明を網入りガラスを例に取り説
明したが、本発明は、金属線が平行にあるいはクロス状
に封入されている金属線入りガラスにも適用できること
は勿論、一般に光透過率が周囲と大きく異なる規則的な
部分を有する透明物品の欠点検出に広く適用することが
できる。

【００２７】

【発明の効果】本発明によって、網入り板ガラス、型板
ガラス等の欠点と網を分離して、欠点のみを検出するこ
とが可能となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を示す概略図

【図２】本発明を適用する検査対象物としての網入りガ
ラスと走査方向を示す平面図

【図３】本発明を１次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの例を示す図

【図４】本発明を１次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの他の例を示す図

【図５】４５゜の傾きを持った網入り板ガラスの例を示
す平面図

【図６】本発明を２次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの第１実施例を示す図

【図７】本発明を２次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの第２実施例を示す図

【図８】本発明を２次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの第３実施例を示す図

【図９】本発明を２次元走査に適用する場合に使用する
フィルターの第４実施例を示す図

【図１０】本発明を１次元走査に適用する場合に使用す
るフィルターを作成するための振幅のスペクトルとしき
い値レベルを示す図

【図１１】本発明を１次元走査に適用する場合に使用す
るフィルターの他の例を示す図

【図１２】本発明を２次元走査に適用する場合に使用す
るフィルターを作成するためのしきい値レベルを示す図

【図１３】本発明を２次元走査に適用する場合に使用す
るフィルターの第５実施例を示す図

【符号の説明】

０ 阻止部 １ 通過部 １０ 網入りガラス（検査対象物） １１ ガラス １２ 金属網 ＦＦＴ 高速フーリエ変換 ＩＦＦＴ 高速フーリエ逆変換 ｕ ｘ又はｘ’軸に対応する周波数座標軸 ｖ ｙ軸に対応する周波数座標軸

【手続補正書】

【提出日】平成５年４月６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図３

【補正方法】変更

【補正内容】

【図３】

【手続補正２】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図４

【補正方法】変更

【補正内容】

【図４】

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された空間座標での値を周波数領域
   でのスペクトルに変換することによって現われるスペク
   トル成分に対して行うフィルタリング処理において、非
   欠点である周期構造の周期の整数倍の位置及び、その近
   傍のスペクトル成分を零にするフィルタリング処理を行
   い、その結果作られるスペクトルを空間座標での値に変
   換することにより、欠点のみを検出することを特徴とす
   る欠点検出方法。
2. 【請求項２】 前記非欠点成分として零にした位置のス
   ペクトルをその近傍の値で補間するフィルタリング処理
   を行う請求項１に記載の欠点検出方法。
3. 【請求項３】 前記非欠点成分として零または補間する
   位置の範囲を、欠点を含まないスペクトルにより学習し
   て自動的に決めるフィルタリング処理を行う請求項１又
   は２に記載の欠点検出方法。
4. 【請求項４】 検査対象物に対して光を入射させる光源
   と、検査対象物を透過した光を受光検出する受光部と、
   高速フーリエ変換装置と、ある決まった位置に現われる
   スペクトル成分に対してフィルタリング処理を行うフィ
   ルターと、高速フーリエ逆変換装置とを備えてなる欠点
   検出装置。