JPH08304054A - 物体表面の異常状態評価方法 - Google Patents
物体表面の異常状態評価方法Info
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- JPH08304054A JPH08304054A JP11430795A JP11430795A JPH08304054A JP H08304054 A JPH08304054 A JP H08304054A JP 11430795 A JP11430795 A JP 11430795A JP 11430795 A JP11430795 A JP 11430795A JP H08304054 A JPH08304054 A JP H08304054A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 物体表面形状を短時間で、連続的に自動計測
し、かつ、測定結果を定量化された尺度で明確に判定評
価できる物体表面の異常状態評価方法を提供する。 【構成】 物体を光源やカメラに対して相対運動させる
とともに、反射像を連続的に動画像処理し、物体表面に
存在する凹凸やうねりを入射光の反射角度の正常値に対
する偏差として捕捉し、該偏差の分布から高さ変位量と
凹凸変位量を演算してそれぞれ物体表面のうねり状態と
凹凸状態を検出し評価するものである。
し、かつ、測定結果を定量化された尺度で明確に判定評
価できる物体表面の異常状態評価方法を提供する。 【構成】 物体を光源やカメラに対して相対運動させる
とともに、反射像を連続的に動画像処理し、物体表面に
存在する凹凸やうねりを入射光の反射角度の正常値に対
する偏差として捕捉し、該偏差の分布から高さ変位量と
凹凸変位量を演算してそれぞれ物体表面のうねり状態と
凹凸状態を検出し評価するものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえばプラスティッ
ク成形品の平滑表面に部分的に生じる微小な凹凸やうね
りなどの異常状態を測定し評価する物体表面の異常状態
評価方法に係り、特に動画像計測処理技術を用いて物体
表面全域にわたり連続的に、かつ、効率的に異常状態を
検査する物体表面の異常状態評価方法に関するものであ
る。
ク成形品の平滑表面に部分的に生じる微小な凹凸やうね
りなどの異常状態を測定し評価する物体表面の異常状態
評価方法に係り、特に動画像計測処理技術を用いて物体
表面全域にわたり連続的に、かつ、効率的に異常状態を
検査する物体表面の異常状態評価方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】工業用プラスチック製品は成形時に種々
の形状異常が不可避的に発生する。特に代表的な表面形
状異常として、微小な凹凸、うねり、ウエルドライン、
ひけ、そり、フローマークなどが知られている。従来、
これらの表面形状異常は人間の眼により識別され、その
程度が判定されていた。しかしながら、検査技術の向上
や検査自動化技術の発展に伴ない、最近では、画像処理
技術が検査分野へ応用されるようになった。従来の画像
処理による表面形状の異常状態評価方法として、たとえ
ば特開平５−１８０７８２号公報で開示される技術が知
られている。この評価方法は被検体となる物体に検査光
を投影し、その反射光をビデオカメラを通して画像入力
し補正係数により補正し、高速フーリエ変換をして回帰
分析を行ない、回帰係数やデータのばらつき幅を求め、
基準データと照合して物体表面の欠陥を評価しようとす
るものである。この方法ではフーリエ変換の手法を用い
ており、一本の走査線を処理するにも数万回におよぶ数
値演算が必要であり、物体表面全体に亘り全走査線をフ
ーリエ変換するには膨大な数値演算が必要となり、小型
コンピュータで短時間内（たとえば、一物体当たり１０
〜２０秒内）に表面全体の形状を測定することは非常に
困難である。また照合するための基準データを得るため
には、表面欠陥の種類毎に多数の欠陥サンプルを用意
し、フーリエ変換や回帰分析、データのばらつきを解析
する必要がある。
の形状異常が不可避的に発生する。特に代表的な表面形
状異常として、微小な凹凸、うねり、ウエルドライン、
ひけ、そり、フローマークなどが知られている。従来、
これらの表面形状異常は人間の眼により識別され、その
程度が判定されていた。しかしながら、検査技術の向上
や検査自動化技術の発展に伴ない、最近では、画像処理
技術が検査分野へ応用されるようになった。従来の画像
処理による表面形状の異常状態評価方法として、たとえ
ば特開平５−１８０７８２号公報で開示される技術が知
られている。この評価方法は被検体となる物体に検査光
を投影し、その反射光をビデオカメラを通して画像入力
し補正係数により補正し、高速フーリエ変換をして回帰
分析を行ない、回帰係数やデータのばらつき幅を求め、
基準データと照合して物体表面の欠陥を評価しようとす
るものである。この方法ではフーリエ変換の手法を用い
ており、一本の走査線を処理するにも数万回におよぶ数
値演算が必要であり、物体表面全体に亘り全走査線をフ
ーリエ変換するには膨大な数値演算が必要となり、小型
コンピュータで短時間内（たとえば、一物体当たり１０
〜２０秒内）に表面全体の形状を測定することは非常に
困難である。また照合するための基準データを得るため
には、表面欠陥の種類毎に多数の欠陥サンプルを用意
し、フーリエ変換や回帰分析、データのばらつきを解析
する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の方法
は、格子パターンやグリッドパターンの光源による投影
反射像を対象に静止画像処理が行なわれており、格子パ
ターンやグリッドパターンの存在部分のみの歪みが検出
可能であった。そして、対象領域全体を静止画像として
捉えているので画像の空間分解能に自から限界があっ
た。すなわち、物体表面全体を同時に見られないという
問題があり、かつ、走査が一次元的であり隣接区域との
相関を把握するのに不適当で、全面をすべて検証するの
に多くの時間と手間を要するという難点があった。
は、格子パターンやグリッドパターンの光源による投影
反射像を対象に静止画像処理が行なわれており、格子パ
ターンやグリッドパターンの存在部分のみの歪みが検出
可能であった。そして、対象領域全体を静止画像として
捉えているので画像の空間分解能に自から限界があっ
た。すなわち、物体表面全体を同時に見られないという
問題があり、かつ、走査が一次元的であり隣接区域との
相関を把握するのに不適当で、全面をすべて検証するの
に多くの時間と手間を要するという難点があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】以上の課題を解決して、
物体表面全体を短時間で効率よく検証するために、本発
明においては、第１の発明では、検査光を被検体である
物体表面に照射し、該検査光と該物体表面とを相対運動
させるとともに、該検査光の該物体表面における反射像
を連続的にカメラで撮影して画像処理装置に入力して動
画像処理し、該反射像と基準反射面における反射像との
変位量（全体変位量）を求めるとともに、該全体変位量
を該物体表面における反射像の前記基準反射面からの高
さに起因する変位量（高さ変位量）と該物体表面に存在
する局部的な凹凸に起因する反射像の変位量（凹凸変位
量）に分解し、該高さ変位量と該凹凸変位量からそれぞ
れ該物体表面のうねり状態と凹凸状態を評価することと
した。また、第２の発明では、さらに、反射光を撮影し
て得られた二次元画像をあらかじめ格子状に区画された
微小矩形の集合体として設定し、該微小矩形領域毎に反
射角度を演算出力することとした。さらに、第３の発明
では、物体表面をあらかじめ格子状に区画された微小矩
形領域の集合体として設定し、検査光と該物体表面の相
対運動中に該物体表面に照射した検査光の反射像の位置
と物体表面を理想表面と想定しかつ該理想平面が基準反
射面に存在するものとしたときの反射像の結像位置との
偏差を該微小矩形領域毎に順次測定し、該偏差の各々か
ら該微小矩形領域の各々の基準反射面における理想平面
に対する傾斜角度を算出するとともに、該算出された各
々の傾斜角度から高さ変位量と凹凸変位量とを演算し
て、物体表面に存在するうねり状態と凹凸状態を評価す
るようにした。
物体表面全体を短時間で効率よく検証するために、本発
明においては、第１の発明では、検査光を被検体である
物体表面に照射し、該検査光と該物体表面とを相対運動
させるとともに、該検査光の該物体表面における反射像
を連続的にカメラで撮影して画像処理装置に入力して動
画像処理し、該反射像と基準反射面における反射像との
変位量（全体変位量）を求めるとともに、該全体変位量
を該物体表面における反射像の前記基準反射面からの高
さに起因する変位量（高さ変位量）と該物体表面に存在
する局部的な凹凸に起因する反射像の変位量（凹凸変位
量）に分解し、該高さ変位量と該凹凸変位量からそれぞ
れ該物体表面のうねり状態と凹凸状態を評価することと
した。また、第２の発明では、さらに、反射光を撮影し
て得られた二次元画像をあらかじめ格子状に区画された
微小矩形の集合体として設定し、該微小矩形領域毎に反
射角度を演算出力することとした。さらに、第３の発明
では、物体表面をあらかじめ格子状に区画された微小矩
形領域の集合体として設定し、検査光と該物体表面の相
対運動中に該物体表面に照射した検査光の反射像の位置
と物体表面を理想表面と想定しかつ該理想平面が基準反
射面に存在するものとしたときの反射像の結像位置との
偏差を該微小矩形領域毎に順次測定し、該偏差の各々か
ら該微小矩形領域の各々の基準反射面における理想平面
に対する傾斜角度を算出するとともに、該算出された各
々の傾斜角度から高さ変位量と凹凸変位量とを演算し
て、物体表面に存在するうねり状態と凹凸状態を評価す
るようにした。
【０００５】
【作用】本発明においては、互いに相対運動する検査光
と被検体である物体表面とを対向させて検査光の物体表
面における反射像を連続的にカメラで撮影して画像処理
装置へ入力して動画像処理し、該反射像と理想的な鏡面
を保有する基準反射面における反射像との変位量（全体
変位量）を求め、これを基準反射面と物体表面との高さ
に起因する高さ変位量と物体表面の微小な凹凸に起因す
る凹凸変位量に分解して、それぞれから物体表面のうね
り状態と凹凸状態とを別個に抽出して物体表面の異常状
態を評価しようとするものである。また、第２の発明で
は、反射光を撮影して得られた二次元画像をあらかじめ
格子状に区画された微小矩形集合体として設定し、この
微小矩形領域毎に反射角度を演算出力することによって
上記のうねり状態や凹凸状態が一層鮮明に、かつ、正確
に把握できるようにしたものである。さらに、第３の発
明では、物体表面をあらかじめ格子状に区画された微小
矩形領域の集合体として設定し、基準反射面による反射
光と実際の物体表面による反射光との偏差を前記微小矩
形領域毎に傾斜角度の分布に換算し、これを第１の発明
と同様に、高さ変位量と凹凸変位量に分解し、それぞれ
から物体表面のうねり状態と凹凸状態とを別個に取り出
して物体表面の異常状態を評価するものである。
と被検体である物体表面とを対向させて検査光の物体表
面における反射像を連続的にカメラで撮影して画像処理
装置へ入力して動画像処理し、該反射像と理想的な鏡面
を保有する基準反射面における反射像との変位量（全体
変位量）を求め、これを基準反射面と物体表面との高さ
に起因する高さ変位量と物体表面の微小な凹凸に起因す
る凹凸変位量に分解して、それぞれから物体表面のうね
り状態と凹凸状態とを別個に抽出して物体表面の異常状
態を評価しようとするものである。また、第２の発明で
は、反射光を撮影して得られた二次元画像をあらかじめ
格子状に区画された微小矩形集合体として設定し、この
微小矩形領域毎に反射角度を演算出力することによって
上記のうねり状態や凹凸状態が一層鮮明に、かつ、正確
に把握できるようにしたものである。さらに、第３の発
明では、物体表面をあらかじめ格子状に区画された微小
矩形領域の集合体として設定し、基準反射面による反射
光と実際の物体表面による反射光との偏差を前記微小矩
形領域毎に傾斜角度の分布に換算し、これを第１の発明
と同様に、高さ変位量と凹凸変位量に分解し、それぞれ
から物体表面のうねり状態と凹凸状態とを別個に取り出
して物体表面の異常状態を評価するものである。
【０００６】
【実施例】以下図面に基づいて本発明の実施例の詳細に
ついて説明する。図１〜図８は本発明の実施例に係り、
図１は物体表面の異常状態評価方法における測定機器の
概略構成図、図２〜図３は異常状態検知の原理説明図、
図４は正常な測定結果を示す影像図、図５は異常状態の
１例を示す影像図、図６は物体表面の凹凸状態を示すグ
ラフ、図７は物体表面のうねり状態を示すグラフ、図８
は物体表面の異常状態評価方法のフローチャート（工程
図）である。
ついて説明する。図１〜図８は本発明の実施例に係り、
図１は物体表面の異常状態評価方法における測定機器の
概略構成図、図２〜図３は異常状態検知の原理説明図、
図４は正常な測定結果を示す影像図、図５は異常状態の
１例を示す影像図、図６は物体表面の凹凸状態を示すグ
ラフ、図７は物体表面のうねり状態を示すグラフ、図８
は物体表面の異常状態評価方法のフローチャート（工程
図）である。
【０００７】図１において、１は光源、２はスリット
板、３は物体表面の異常を測定する被検体、３Ａは理想
平面を有する基準反射面、４（４ａ、４ｂ、…、４ｆ）
は光像、５はカメラ、６はモニタテレビ、７は画像処理
装置、８はコンピュータである。光源１からの光をスリ
ット板２を介して被検体３の表面に照射し、反射される
光像４をカメラ（ＣＣＤカメラ）５で撮影して画像処理
装置７へ撮影した二次元画像Ｐを入力する。二次元画像
Ｐは、たとえば、各々のスリット光像４ａ、４ｂ、…、
４ｆなどを縦方向（スリットの長手方向）に５１２等分
分割され、横方向（被検体３の移動方向）に等分分割さ
れた微小な矩形（長方形または正方形）の画素の集合体
の一部として構成される。画像処理装置７では入力され
た二次元画像Ｐの各々の画素の濃淡データを２５６階調
の数値にデジタル化する。被検体３の表面で反射された
スリット光像４ａ、…は周辺部に比べて格段に明るく、
たとえば二値化処理のように画像処理の手法を適用し
て、取り出すことができる。もし被検体３の表面が完璧
な水平面であれば、図４のようにスリット光像４ａ、…
は決められた位置で完全な長方形（または正方形）とな
り、スリット光像４ａ、…は真直な状態を呈する。しか
し、通常の物体表面は完全に鏡面状態となる平面にはな
っておらず、なにがしかの凹凸やうねりがあり、そのた
め、たとえば、図５に示すようなスリット光像となり異
常状態を呈することになる。すなわち、スリット光像は
図４のように真直状態とはならず本来の真直の位置から
その程度に応じて少しずれた所に観測される。
板、３は物体表面の異常を測定する被検体、３Ａは理想
平面を有する基準反射面、４（４ａ、４ｂ、…、４ｆ）
は光像、５はカメラ、６はモニタテレビ、７は画像処理
装置、８はコンピュータである。光源１からの光をスリ
ット板２を介して被検体３の表面に照射し、反射される
光像４をカメラ（ＣＣＤカメラ）５で撮影して画像処理
装置７へ撮影した二次元画像Ｐを入力する。二次元画像
Ｐは、たとえば、各々のスリット光像４ａ、４ｂ、…、
４ｆなどを縦方向（スリットの長手方向）に５１２等分
分割され、横方向（被検体３の移動方向）に等分分割さ
れた微小な矩形（長方形または正方形）の画素の集合体
の一部として構成される。画像処理装置７では入力され
た二次元画像Ｐの各々の画素の濃淡データを２５６階調
の数値にデジタル化する。被検体３の表面で反射された
スリット光像４ａ、…は周辺部に比べて格段に明るく、
たとえば二値化処理のように画像処理の手法を適用し
て、取り出すことができる。もし被検体３の表面が完璧
な水平面であれば、図４のようにスリット光像４ａ、…
は決められた位置で完全な長方形（または正方形）とな
り、スリット光像４ａ、…は真直な状態を呈する。しか
し、通常の物体表面は完全に鏡面状態となる平面にはな
っておらず、なにがしかの凹凸やうねりがあり、そのた
め、たとえば、図５に示すようなスリット光像となり異
常状態を呈することになる。すなわち、スリット光像は
図４のように真直状態とはならず本来の真直の位置から
その程度に応じて少しずれた所に観測される。
【０００８】次に、このような異常状態を定量的に把握
する測定原理について説明する。本発明では、異常状態
の定量化に反射角度の偏差を利用している。前述したよ
うに、プラスチック成形品を含む一般物体の表面は、平
面に製作したとしても実際には前述した複数個に分割さ
れた微小領域毎に小さな凹凸やうねりが存在して完璧な
水平面でなく僅かに理想平面に対して傾斜している。す
なわち、図３に示すように、この微小領域の傾斜角度β
を順次求めていけば、物体表面の全体に亘り、微小領域
の傾斜角度βの分布を測定することができる。
する測定原理について説明する。本発明では、異常状態
の定量化に反射角度の偏差を利用している。前述したよ
うに、プラスチック成形品を含む一般物体の表面は、平
面に製作したとしても実際には前述した複数個に分割さ
れた微小領域毎に小さな凹凸やうねりが存在して完璧な
水平面でなく僅かに理想平面に対して傾斜している。す
なわち、図３に示すように、この微小領域の傾斜角度β
を順次求めていけば、物体表面の全体に亘り、微小領域
の傾斜角度βの分布を測定することができる。
【０００９】具体的に言えば、物体表面が完全な水平面
であり、かつ、その面が、図２に示すように、基準反射
面３Ａにあると仮定したとき、基準反射面３Ａによる反
射像の位置と物体表面での反射像の位置との変位量δｈ
は、基準反射面３Ａからの物体表面の高さをｈ、スリッ
ト光源の高さをＨ1 、ビデオカメラの高さをＨ2 、スリ
ット光源とビデオカメラの水平距離をｄとした場合、下
式で与えられる。
であり、かつ、その面が、図２に示すように、基準反射
面３Ａにあると仮定したとき、基準反射面３Ａによる反
射像の位置と物体表面での反射像の位置との変位量δｈ
は、基準反射面３Ａからの物体表面の高さをｈ、スリッ
ト光源の高さをＨ1 、ビデオカメラの高さをＨ2 、スリ
ット光源とビデオカメラの水平距離をｄとした場合、下
式で与えられる。
【００１０】
【数１】
【００１１】また、被検体（物体表面）３Ａの表面の傾
斜角度βが大きくないとき（たとえば、β＜０．３５ｒ
ａｄ）、物体表面が完全水平面（鏡面）であると仮定し
たときの反射像の位置と実際に傾斜角度βだけ傾斜して
いる面における反射像の位置との間隔δｓは、図３に示
すような幾何学的な関係から、
斜角度βが大きくないとき（たとえば、β＜０．３５ｒ
ａｄ）、物体表面が完全水平面（鏡面）であると仮定し
たときの反射像の位置と実際に傾斜角度βだけ傾斜して
いる面における反射像の位置との間隔δｓは、図３に示
すような幾何学的な関係から、
【００１２】δｓ＝ｋ2 ・β
【００１３】で与えられる。ここで、ｋ1 、ｋ2 は測定
装置により定まる定数であり、一定の傾斜角度と一定の
高さをもつ簡単な標準サンプルを被検体として、反射像
間の間隔を画像処理により測定すれば容易に求めること
ができる。さらに、この二個の関係式の正当性を、解析
幾何学での式の展開とテスト用サンプルを用いた種々の
実験結果の両方より確認した。
装置により定まる定数であり、一定の傾斜角度と一定の
高さをもつ簡単な標準サンプルを被検体として、反射像
間の間隔を画像処理により測定すれば容易に求めること
ができる。さらに、この二個の関係式の正当性を、解析
幾何学での式の展開とテスト用サンプルを用いた種々の
実験結果の両方より確認した。
【００１４】以上のような測定原理を使用して、スリッ
ト光像４ａ、４ｂ、…を順次スリット幅に相当する分だ
け順次被検体３を移動していくことにより、反射像の偏
差δｈ、δｓを測定し、微小領域の傾斜角度βを上述し
た式により演算して求めて行けば、物体表面全体に亘り
微小領域の傾斜角度β分布を得ることができる。図６は
スリット光像４ａ、…毎のうねり状態（δｈの分布変
化）を示し、図７は表面の凹凸状態に変換して示した状
態を示すものである。
ト光像４ａ、４ｂ、…を順次スリット幅に相当する分だ
け順次被検体３を移動していくことにより、反射像の偏
差δｈ、δｓを測定し、微小領域の傾斜角度βを上述し
た式により演算して求めて行けば、物体表面全体に亘り
微小領域の傾斜角度β分布を得ることができる。図６は
スリット光像４ａ、…毎のうねり状態（δｈの分布変
化）を示し、図７は表面の凹凸状態に変換して示した状
態を示すものである。
【００１５】次に、本発明における物体表面の異常状態
評価方法の操作手順について説明する。図８は操作手順
のフローチャートを示すもので、まず、被検体３のタ
テ、ヨコ寸法などの被検体情報や測定距離などの情報
（光源〜被検体、被検体〜カメラの距離や焦点距離）や
被検体３の移動速度などをあらかじめ設定し入力した
後、光源を設定（「光源設定」）し、基準反射面位置に
鏡面を置いてスリット光像を反射させ物体平面が理想平
面となる場合の影像をカメラ５で撮影し、画像処理装置
７を介してコンピュータ８にその基準像位置を記憶させ
る（これらの操作を「基準像位置入力」、「光像撮
影」、「初期画像」という）。次に、試料となる被検体
３を、たとえば、図１の端部のスリット光像４ａが測定
の開始位置で反射されるように設定した後（「画像入力
開始位置」）、被検体３を設定した移動速度で横移動さ
せる。この被検体３の移動中に、カメラ５、画像処理装
置７、コンピュータ８は互いに連動して、図８に示す２
つのループ内の処理を高速演算し順次実施していく。ま
ず、スリット光像４ａをカメラ５で撮影し画像処理装置
を経由してコンピュータに入力するとともに、前述した
スリット縦方向に分割された微小領域（たとえば５１２
等分分割）毎に、スリット幅方向に分割された微小矩形
の区画のうち最大の輝度を示す微小矩形区画の中心の座
標位置（図１のｘ方向、ｙ方向の座標位置）を検出し、
ｙ方向の座標毎に順次配列しコンピュータ８へ記憶させ
る（「スリット幅方向中央位置検出」）。輝度の判定に
は前述したディジタル化されたそれぞれ２５６階調に仕
分けされた濃度データを大小比較することで容易にコン
ピュータ８内で演算処理される。「スリット幅方向中央
位置検出」には、前述の最大輝度を示す微小矩形区画を
検出する方法のほかに、ディジタル化された２５６階調
の濃度データをあらかじめ設定された数値以上の微小矩
形区画を図領域として選び出し（いわゆる二値化処理を
して）、横方向で連続した図領域の中央の微小矩形区画
を検出する方法もある。
評価方法の操作手順について説明する。図８は操作手順
のフローチャートを示すもので、まず、被検体３のタ
テ、ヨコ寸法などの被検体情報や測定距離などの情報
（光源〜被検体、被検体〜カメラの距離や焦点距離）や
被検体３の移動速度などをあらかじめ設定し入力した
後、光源を設定（「光源設定」）し、基準反射面位置に
鏡面を置いてスリット光像を反射させ物体平面が理想平
面となる場合の影像をカメラ５で撮影し、画像処理装置
７を介してコンピュータ８にその基準像位置を記憶させ
る（これらの操作を「基準像位置入力」、「光像撮
影」、「初期画像」という）。次に、試料となる被検体
３を、たとえば、図１の端部のスリット光像４ａが測定
の開始位置で反射されるように設定した後（「画像入力
開始位置」）、被検体３を設定した移動速度で横移動さ
せる。この被検体３の移動中に、カメラ５、画像処理装
置７、コンピュータ８は互いに連動して、図８に示す２
つのループ内の処理を高速演算し順次実施していく。ま
ず、スリット光像４ａをカメラ５で撮影し画像処理装置
を経由してコンピュータに入力するとともに、前述した
スリット縦方向に分割された微小領域（たとえば５１２
等分分割）毎に、スリット幅方向に分割された微小矩形
の区画のうち最大の輝度を示す微小矩形区画の中心の座
標位置（図１のｘ方向、ｙ方向の座標位置）を検出し、
ｙ方向の座標毎に順次配列しコンピュータ８へ記憶させ
る（「スリット幅方向中央位置検出」）。輝度の判定に
は前述したディジタル化されたそれぞれ２５６階調に仕
分けされた濃度データを大小比較することで容易にコン
ピュータ８内で演算処理される。「スリット幅方向中央
位置検出」には、前述の最大輝度を示す微小矩形区画を
検出する方法のほかに、ディジタル化された２５６階調
の濃度データをあらかじめ設定された数値以上の微小矩
形区画を図領域として選び出し（いわゆる二値化処理を
して）、横方向で連続した図領域の中央の微小矩形区画
を検出する方法もある。
【００１６】もし被検体３の表面が基準反射面３Ａと同
一の平面上にあり、かつ、完全水平面であれば、図４の
ようにスリット光像は決められた位置で完全な長方形と
なるが、通常の物体表面は厚みがありなにがしかのうね
りがあるので、図５のようにスリット光像は本来の位置
から少しずれた所に観測される。このスリット光の反射
像の幅の中心点を選び、この中心点の位置と、基準反射
面３Ａでの反射像の中心点との間隔δを求め、前もって
算出していたδｈを使いδ−δｈの値を求め、高さの補
正を行なう。次にδｓの関係式にδ−δｈを代入して物
体表面の傾斜角度βを求める。このようにして測定した
物体表面の傾斜角度分布の一例を図６に示す。傾斜角度
を長手方向に積算し単位変換をすれば、物体表面のうね
り量が得られ、その一例が図７に示される。この一連の
処理方法のフローを図８に示している。本実施例では、
スリット光源を用いた例を述べたが、点光源による光を
物体表面にｙ方向にハイスピードで走査して上述した手
順と同様に画像処理してもよい。また、本実施例では光
源１やカメラ５に対して被検体３を移動したが、被検体
３を静止し、光源１やカメラ５を単独あるいは同時に移
動して測定することもできる。また、本実施例では理想
的な鏡面を被検体３としたときに得られる反射像の位置
を基準像位置としたが、この基準像位置入力の処理を行
なわずに、光像の入力画像毎に前述の方法でスリット幅
方向中央位置を検出した後、ｙ方向の上端より下端まで
の範囲でスリット幅方向中央位置の平均値を算出し、こ
の平均値を該入力画像での基準像位置とすることもでき
る。
一の平面上にあり、かつ、完全水平面であれば、図４の
ようにスリット光像は決められた位置で完全な長方形と
なるが、通常の物体表面は厚みがありなにがしかのうね
りがあるので、図５のようにスリット光像は本来の位置
から少しずれた所に観測される。このスリット光の反射
像の幅の中心点を選び、この中心点の位置と、基準反射
面３Ａでの反射像の中心点との間隔δを求め、前もって
算出していたδｈを使いδ−δｈの値を求め、高さの補
正を行なう。次にδｓの関係式にδ−δｈを代入して物
体表面の傾斜角度βを求める。このようにして測定した
物体表面の傾斜角度分布の一例を図６に示す。傾斜角度
を長手方向に積算し単位変換をすれば、物体表面のうね
り量が得られ、その一例が図７に示される。この一連の
処理方法のフローを図８に示している。本実施例では、
スリット光源を用いた例を述べたが、点光源による光を
物体表面にｙ方向にハイスピードで走査して上述した手
順と同様に画像処理してもよい。また、本実施例では光
源１やカメラ５に対して被検体３を移動したが、被検体
３を静止し、光源１やカメラ５を単独あるいは同時に移
動して測定することもできる。また、本実施例では理想
的な鏡面を被検体３としたときに得られる反射像の位置
を基準像位置としたが、この基準像位置入力の処理を行
なわずに、光像の入力画像毎に前述の方法でスリット幅
方向中央位置を検出した後、ｙ方向の上端より下端まで
の範囲でスリット幅方向中央位置の平均値を算出し、こ
の平均値を該入力画像での基準像位置とすることもでき
る。
【００１７】以上述べたように、本発明では、スリット
光像や点光源による光像の幅の中心点を選び、この中心
点の座標位置と微小領域の矩形区画が水平面（理想平
面）であるときに光像があるべき位置との横ブレ量、す
なわち、偏差δを求め、微小領域の傾斜角度βの変化か
ら、表面の微小な凹凸状態の変化を求めるものである
（正常平面３ａでは傾斜角度βは０となる）。そして、
あらかじめ物体表面と基準反射面３Ａとの高さの差異を
考慮してこれらの演算結果を物体表面全体に亘って拡大
して編集し、物体表面全体のうねり状況を測定結果の分
布として把握することができるものである。
光像や点光源による光像の幅の中心点を選び、この中心
点の座標位置と微小領域の矩形区画が水平面（理想平
面）であるときに光像があるべき位置との横ブレ量、す
なわち、偏差δを求め、微小領域の傾斜角度βの変化か
ら、表面の微小な凹凸状態の変化を求めるものである
（正常平面３ａでは傾斜角度βは０となる）。そして、
あらかじめ物体表面と基準反射面３Ａとの高さの差異を
考慮してこれらの演算結果を物体表面全体に亘って拡大
して編集し、物体表面全体のうねり状況を測定結果の分
布として把握することができるものである。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の方法にお
いては、たとえば、プラスチック成形品の表面形状の測
定を自動化でき、短時間内に精度よく測定することがで
きる。また、この評価方法に必要な装置は通常の光源、
スリット、ＣＣＤカメラ、物体移動機器および画像処理
用のパソコンにより構成され、成形加工機械の側に容易
に設置し運用することができる。したがって連続的な自
動計測と定量化された評価が実施され、成形品を製造
後、即時に表面形状を測定し、表面全体のうねり状態と
局部的な凹凸状態を別個に知ることによって、その結果
を製造工程にフィードバックすれば、成形品の品質を安
定化し向上させることができる。
いては、たとえば、プラスチック成形品の表面形状の測
定を自動化でき、短時間内に精度よく測定することがで
きる。また、この評価方法に必要な装置は通常の光源、
スリット、ＣＣＤカメラ、物体移動機器および画像処理
用のパソコンにより構成され、成形加工機械の側に容易
に設置し運用することができる。したがって連続的な自
動計測と定量化された評価が実施され、成形品を製造
後、即時に表面形状を測定し、表面全体のうねり状態と
局部的な凹凸状態を別個に知ることによって、その結果
を製造工程にフィードバックすれば、成形品の品質を安
定化し向上させることができる。
【図１】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法における測定機器の概略構成図である。
方法における測定機器の概略構成図である。
【図２】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法の原理を示す説明図である。
方法の原理を示す説明図である。
【図３】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法の原理を示す説明図である。
方法の原理を示す説明図である。
【図４】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法における正常な測定結果を示す影像図である。
方法における正常な測定結果を示す影像図である。
【図５】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法における異常状態の１例を示す影像図である。
方法における異常状態の１例を示す影像図である。
【図６】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法における物体表面の凹凸状態を示すグラフである。
方法における物体表面の凹凸状態を示すグラフである。
【図７】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法における物体表面のうねり状態を示すグラフであ
る。
方法における物体表面のうねり状態を示すグラフであ
る。
【図８】本発明の実施例に係る物体表面の異常状態評価
方法のフローチャート（工程図）である。
方法のフローチャート（工程図）である。
１ 光源 ２ スリット板 ３ 被検体 ３Ａ 基準反射面（理想平面） ３ａ 正常平面（理想平面） ３ｂ 異常平面（傾斜平面） ４ 光像 ４ａ、４ｂ、４ｃ、…、４ｆ スリット光像 ５ カメラ（ＣＣＤカメラ） ５ａ 焦点距離 ６ モニタテレビ ７ 画像処理装置（画像入力ボード） ８ コンピュータ（パソコン） α 反射角度 α′ 反射角度 β 傾斜角度 δ 偏差 δｈ 高さ偏差 δｓ 角度偏差 Ｐ 二次元画像 Ｑ 画素 ｋ1 定数 ｋ2 定数 ｄ スリット光源とビデオカメラの水平距離 ｈ 物体表面の基準反射面からの高さ Ｈ1 スリット光源の基準反射面からの高さ Ｈ2 ビデオカメラの基準反射面からの高さ
Claims (3)
- 【請求項１】 検査光を被検体である物体表面に照射
し、該検査光と該物体表面とを相対運動させるととも
に、該検査光の該物体表面における反射像を連続的にカ
メラで撮影して画像処理装置に入力して動画像処理し、
該反射像と基準反射面における反射像との変位量（全体
変位量）を求めるとともに、該全体変位量を該物体表面
における反射像の前記基準反射面からの高さに起因する
変位量（高さ変位量）と該物体表面に存在する局部的な
凹凸に起因する反射像の変位量（凹凸変位量）に分解
し、該高さ変位量と該凹凸変位量からそれぞれ該物体表
面のうねり状態と凹凸状態を評価することを特徴とする
物体表面の異常状態評価方法。 - 【請求項２】 反射光を撮影して得られた二次元画像を
あらかじめ格子状に区画された微小矩形の集合体として
設定し、該微小矩形領域毎に反射角度を演算出力する請
求項１記載の物体表面の異常状態評価方法。 - 【請求項３】 物体表面をあらかじめ格子状に区画され
た微小矩形領域の集合体として設定し、検査光と該物体
表面の相対運動中に該物体表面に照射した検査光の反射
像の位置と物体表面を理想表面と想定しかつ該理想平面
が基準反射面に存在するものとしたときの反射像の結像
位置との偏差を該微小矩形領域毎に順次測定し、該偏差
の各々から該微小矩形領域の各々の基準反射面における
理想平面に対する傾斜角度を算出するとともに、該算出
された各々の傾斜角度から高さ変位量と凹凸変位量とを
演算して、物体表面に存在するうねり状態と凹凸状態を
評価する請求項１記載の物体表面の異常状態評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11430795A JPH08304054A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 物体表面の異常状態評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11430795A JPH08304054A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 物体表面の異常状態評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08304054A true JPH08304054A (ja) | 1996-11-22 |
Family
ID=14634604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11430795A Pending JPH08304054A (ja) | 1995-05-12 | 1995-05-12 | 物体表面の異常状態評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08304054A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015098887A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 旭硝子株式会社 | 形状測定装置、形状測定方法、およびガラス板の製造方法 |
| US9086384B2 (en) | 2010-06-15 | 2015-07-21 | Asahi Glass Company, Limited | Shape measuring device, shape measuring method, and glass plate manufacturing method |
| JP2021071480A (ja) * | 2019-10-29 | 2021-05-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 表面欠陥検査方法、表面欠陥検査装置、鋼板の製造方法、鋼板の品質管理方法及び鋼板の製造設備 |
-
1995
- 1995-05-12 JP JP11430795A patent/JPH08304054A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9086384B2 (en) | 2010-06-15 | 2015-07-21 | Asahi Glass Company, Limited | Shape measuring device, shape measuring method, and glass plate manufacturing method |
| JP5920216B2 (ja) * | 2010-06-15 | 2016-05-18 | 旭硝子株式会社 | 形状測定装置、形状測定方法、およびガラス板の製造方法 |
| WO2015098887A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 旭硝子株式会社 | 形状測定装置、形状測定方法、およびガラス板の製造方法 |
| JPWO2015098887A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2017-03-23 | 旭硝子株式会社 | 形状測定装置、形状測定方法、およびガラス板の製造方法 |
| US10059616B2 (en) | 2013-12-27 | 2018-08-28 | Asahi Glass Company, Limited | Shape measuring device, shape measuring method, and glass plate manufacturing method |
| JP2021071480A (ja) * | 2019-10-29 | 2021-05-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 表面欠陥検査方法、表面欠陥検査装置、鋼板の製造方法、鋼板の品質管理方法及び鋼板の製造設備 |
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