JPH0894339A - 物体表面形状の異常検査方法 - Google Patents
物体表面形状の異常検査方法Info
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- JPH0894339A JPH0894339A JP6228216A JP22821694A JPH0894339A JP H0894339 A JPH0894339 A JP H0894339A JP 6228216 A JP6228216 A JP 6228216A JP 22821694 A JP22821694 A JP 22821694A JP H0894339 A JPH0894339 A JP H0894339A
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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
価できる物体表面形状の異常検査方法を提供する。 【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する。
し、かつ、測定結果を定量化された尺度で明確に判定評
価できる物体表面形状の異常検査方法を提供する。 【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する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえばプラスチック
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形状の異常検
査方法に係り、特に動画像計測処理技術を用いて物体表
面全域に亘り連続的に、かつ、効率的に異常状態を検査
する検査方法に関するものである。
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形状の異常検
査方法に係り、特に動画像計測処理技術を用いて物体表
面全域に亘り連続的に、かつ、効率的に異常状態を検査
する検査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異常の評価方法として、たとえば、
特開平２−２８５２０８号公報では、被検体となる物体
に複数本のスリット光像を投影し、ビデオカメラを通し
て画像入力して各々のスリット光像の縁の線のゆがみ
（歪み）を周波数分析して物体表面の平滑性を評価する
技術が開示されている。この場合、複数本のスリット光
像より得られる縁線は高々２０本程度であり、物体表面
は本来二次元的な広がりを持っていて表面全体の平滑性
を評価するには多数回の測定が必要となる。また、一本
の縁線について、ゆがみをフーリェ変換の手法によって
算出するには数万回にも及ぶ数値演算が必要であり、小
型コンピュータで短時間内に表面全体の形状を測定する
ことは困難である。
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異常の評価方法として、たとえば、
特開平２−２８５２０８号公報では、被検体となる物体
に複数本のスリット光像を投影し、ビデオカメラを通し
て画像入力して各々のスリット光像の縁の線のゆがみ
（歪み）を周波数分析して物体表面の平滑性を評価する
技術が開示されている。この場合、複数本のスリット光
像より得られる縁線は高々２０本程度であり、物体表面
は本来二次元的な広がりを持っていて表面全体の平滑性
を評価するには多数回の測定が必要となる。また、一本
の縁線について、ゆがみをフーリェ変換の手法によって
算出するには数万回にも及ぶ数値演算が必要であり、小
型コンピュータで短時間内に表面全体の形状を測定する
ことは困難である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、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。
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、物体の表面に点光源またはスリット光源
を投射してその反射像をカメラで撮影して画像処理する
装置において、該物体を該光源や該カメラに対して相対
運動させるとともに、該相対運動中得られた反射像を連
続的に前記画像処理装置に入力して動画像処理し、該物
体表面に存在する凹凸やうねりに起因する異常状態を該
物体表面における入射光の反射角度の正常値に対する偏
差として捕捉する構成とした。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ように
した。そして、第３の発明では、さらに、物体の表面に
点光源またはスリット光源を投射してその反射像をカメ
ラで撮影して画像処理する装置において、該物体を該光
源や該カメラに対して相対運動させるとともに、該物体
の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、該相対運動中に該物体の表面に照
射した光の反射像の位置と物体表面が理想平面と想定し
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
の理想平面に対する傾斜角度を算出し、該物体表面に存
在する凹凸やうねりに起因する異常状態を評価する構成
とした。
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、物体の表面に点光源またはスリット光源
を投射してその反射像をカメラで撮影して画像処理する
装置において、該物体を該光源や該カメラに対して相対
運動させるとともに、該相対運動中得られた反射像を連
続的に前記画像処理装置に入力して動画像処理し、該物
体表面に存在する凹凸やうねりに起因する異常状態を該
物体表面における入射光の反射角度の正常値に対する偏
差として捕捉する構成とした。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ように
した。そして、第３の発明では、さらに、物体の表面に
点光源またはスリット光源を投射してその反射像をカメ
ラで撮影して画像処理する装置において、該物体を該光
源や該カメラに対して相対運動させるとともに、該物体
の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、該相対運動中に該物体の表面に照
射した光の反射像の位置と物体表面が理想平面と想定し
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
の理想平面に対する傾斜角度を算出し、該物体表面に存
在する凹凸やうねりに起因する異常状態を評価する構成
とした。
【０００５】
【作用】本発明においては、物体表面にスリット光源や
点光源による光を当て、あらかじめ区画分割された微小
領域毎に、その反射された光像の理想平面としたときの
反射光像位置との偏差を測定したうえ、該偏差より換算
された物体表面の微小領域毎の傾斜角度の分布を算定
し、情報処理して物体表面傾斜角度の分布図や物体表面
のうねり状況図を作成表示して物体表面形状の異常状態
を検査する。
点光源による光を当て、あらかじめ区画分割された微小
領域毎に、その反射された光像の理想平面としたときの
反射光像位置との偏差を測定したうえ、該偏差より換算
された物体表面の微小領域毎の傾斜角度の分布を算定
し、情報処理して物体表面傾斜角度の分布図や物体表面
のうねり状況図を作成表示して物体表面形状の異常状態
を検査する。
【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９は本発明の実施例に係り、
図１は物体表面形状の異常検査方法における測定機器の
概略構成図、図２は異常状態検知の原理を示す説明図、
図３は異常検査方法のフローチャート、図４は正常な測
定結果を示す影像図、図５〜図７は種々の異常状態の測
定結果を示す影像図、図８は積算された測定結果を示す
データ線図、図９は物体表面の凹凸線図である。
ついて説明する。図１〜図９は本発明の実施例に係り、
図１は物体表面形状の異常検査方法における測定機器の
概略構成図、図２は異常状態検知の原理を示す説明図、
図３は異常検査方法のフローチャート、図４は正常な測
定結果を示す影像図、図５〜図７は種々の異常状態の測
定結果を示す影像図、図８は積算された測定結果を示す
データ線図、図９は物体表面の凹凸線図である。
【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、４（４ａ、
４ｂ、…、４ｆ）は光像、５はカメラ、６はモニターテ
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〜図８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、４（４ａ、
４ｂ、…、４ｆ）は光像、５はカメラ、６はモニターテ
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〜図８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２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２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βの分布を測定することができる。
【０００９】具体的に言えば、正常平面３ａでは光源１
より発せられた光はスリット板２を通過して正常平面３
ａで反射角αで反射してカメラ５に結像する。一方、正
常平面３ａと傾斜角βで傾斜した傾斜平面３ｂでは反射
角αとは異なる反射角α′で反射し、カメラ５の焦点距
離５ａでは正常平面３ａにおける結像と偏差δだけずれ
たところに結像をする。一方、この偏差δと傾斜角βと
は、幾何学的な関係により、
より発せられた光はスリット板２を通過して正常平面３
ａで反射角αで反射してカメラ５に結像する。一方、正
常平面３ａと傾斜角βで傾斜した傾斜平面３ｂでは反射
角αとは異なる反射角α′で反射し、カメラ５の焦点距
離５ａでは正常平面３ａにおける結像と偏差δだけずれ
たところに結像をする。一方、この偏差δと傾斜角βと
は、幾何学的な関係により、
【００１０】δ≒ｆ・β
【００１１】で与えられる。ここで、ｆは、カメラ５の
焦点距離５ａ、カメラ５と被検体３との距離、光源１と
被検体３との距離によって定まる定数であり、あらかじ
め設定することができる。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δを測定し、微小領域の傾斜角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β分布を得ることができる。図９
はスリット光像４ａ、…毎の傾斜角βの分布変化を示
し、図１０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。
焦点距離５ａ、カメラ５と被検体３との距離、光源１と
被検体３との距離によって定まる定数であり、あらかじ
め設定することができる。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δを測定し、微小領域の傾斜角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β分布を得ることができる。図９
はスリット光像４ａ、…毎の傾斜角βの分布変化を示
し、図１０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。
【００１２】次に、本発明における物体表面形状の異常
測定評価方法の操作手順について説明する。図３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、光源を設定し、スリット光像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」「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３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（「光像撮影」）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。次に、これらの得られた一連の指定座標位置におけ
る理想平面３ａの反射角度αによる影像と反射角度α′
を持つ異常平面３ｂによる焦点距離５ａに結像した影像
との偏差δから、前述した演算式により異常平面３ｂの
傾斜角度βをコンピュータ８で演算処理（「傾斜角算
出」）し、ｙ方向最下端までの処理のループと次画像で
あるスリット光像４ｂやそれ以下のスリット光像のルー
プを完了して測定は完了するとともに、図９や図１０に
示すデータを演算処理作成して結果をモニターテレビ６
や図示しないプリンタによってプリントアウトして出力
する。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、本文実施例では理想的な鏡面を被検体としたときに
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。
測定評価方法の操作手順について説明する。図３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、光源を設定し、スリット光像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」「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３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（「光像撮影」）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。次に、これらの得られた一連の指定座標位置におけ
る理想平面３ａの反射角度αによる影像と反射角度α′
を持つ異常平面３ｂによる焦点距離５ａに結像した影像
との偏差δから、前述した演算式により異常平面３ｂの
傾斜角度βをコンピュータ８で演算処理（「傾斜角算
出」）し、ｙ方向最下端までの処理のループと次画像で
あるスリット光像４ｂやそれ以下のスリット光像のルー
プを完了して測定は完了するとともに、図９や図１０に
示すデータを演算処理作成して結果をモニターテレビ６
や図示しないプリンタによってプリントアウトして出力
する。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、本文実施例では理想的な鏡面を被検体としたときに
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。
【００１３】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（図８の矢
印で図示した部分）、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、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（図８の矢
印で図示した部分）、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、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。
【００１４】
【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、プラスチック成型品の表面形状の測
定を自動化でき、短時間内に精度良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、その結果を製造工程にフ
ィードバックすれば、成型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、プラスチック成型品の表面形状の測
定を自動化でき、短時間内に精度良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、その結果を製造工程にフ
ィードバックすれば、成型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形状の異常検査
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形状の異常検査
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形状の異常検査
方法のフローチャートである。
方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例に係る正常な測定結果を示す影
像図である。
像図である。
【図５】本発明の実施例に係る異常状態の１例を示す影
像図である。
像図である。
【図６】本発明の実施例に係る異常状態の１例を示す影
像図である。
像図である。
【図７】本発明の実施例に係る異常状態の１例を示す影
像図である。
像図である。
【図８】本発明の実施例に係る積算された傾斜角度の測
定結果を示すデータ線図である。
定結果を示すデータ線図である。
【図９】本発明の実施例に係る物体表面の凹凸線図であ
る。
る。
１ 光源 ２ スリット板 ３ 被検体 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 モニターテレビ 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 Ｐ 二次元画像 Ｑ 画素
Claims (3)
- 【請求項１】 物体の表面に点光源またはスリット光源
を投射してその反射像をカメラで撮影して映像処理する
装置において、該物体を該光源や該カメラに対して相対
運動させるとともに、該相対運動中得られた反射像を連
続的に前記画像処理装置に入力して動画像処理し、該物
体表面に存在する凹凸やうねりに起因する異常状態を該
物体表面における入射光の反射角度の正常値に対する偏
差として捕捉することを特徴とする物体表面形状の異常
検査方法。 - 【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記載の物体表面形状の異常検査方法。 - 【請求項３】 物体の表面に点光源またはスリット光源
を投射してその反射像をカメラで撮影して画像処理する
装置において、該物体を該光源や該カメラに対して相対
運動させるとともに、該物体の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、該相
対運動中に該物体の表面に照射した光の反射像の位置と
物体表面が理想平面と想定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理想平面に対する傾斜角
度を算出し、該物体表面に存在する凹凸やうねりに起因
する異常状態を評価することを特徴とする物体表面形状
の異常検査方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6228216A JP2848520B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 物体表面形状の異常検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6228216A JP2848520B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 物体表面形状の異常検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0894339A true JPH0894339A (ja) | 1996-04-12 |
| JP2848520B2 JP2848520B2 (ja) | 1999-01-20 |
Family
ID=16873006
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6228216A Expired - Fee Related JP2848520B2 (ja) | 1994-09-22 | 1994-09-22 | 物体表面形状の異常検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2848520B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002131029A (ja) * | 2000-10-25 | 2002-05-09 | Taiko Denki Co Ltd | 成形部品の検査方法及び検査装置並びに端子高さ検査装置 |
| JP2009139333A (ja) * | 2007-12-10 | 2009-06-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | マクロ検査装置、マクロ検査方法 |
| JP2016200396A (ja) * | 2015-04-07 | 2016-12-01 | 八光オートメーション株式会社 | 面形状歪測定装置及び面形状歪の測定方法 |
-
1994
- 1994-09-22 JP JP6228216A patent/JP2848520B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002131029A (ja) * | 2000-10-25 | 2002-05-09 | Taiko Denki Co Ltd | 成形部品の検査方法及び検査装置並びに端子高さ検査装置 |
| JP4543355B2 (ja) * | 2000-10-25 | 2010-09-15 | 大宏電機株式会社 | 成形部品の検査方法及び検査装置並びに端子高さ検査装置 |
| JP2009139333A (ja) * | 2007-12-10 | 2009-06-25 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | マクロ検査装置、マクロ検査方法 |
| JP2016200396A (ja) * | 2015-04-07 | 2016-12-01 | 八光オートメーション株式会社 | 面形状歪測定装置及び面形状歪の測定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2848520B2 (ja) | 1999-01-20 |
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| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |