JPH09280845A - 表面欠陥検査装置 - Google Patents
表面欠陥検査装置Info
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- JPH09280845A JPH09280845A JP8636396A JP8636396A JPH09280845A JP H09280845 A JPH09280845 A JP H09280845A JP 8636396 A JP8636396 A JP 8636396A JP 8636396 A JP8636396 A JP 8636396A JP H09280845 A JPH09280845 A JP H09280845A
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 被検査面上の凹凸等の欠陥と被検査物体に設
けられた加工部位等の非検査領域とを区別し、かつ非検
査領域近辺にある欠陥をも検出できる表面欠陥検査装置
を提供する。 【解決手段】 被検査物体表面に所定の明暗パターンを
形成する照明手段１０１と、被検査面を撮像して得られ
る受光画像を電気信号の画像データに変換する撮像手段
１０２と、画像データの異なる複数方向における周波数
成分のうち高い周波数成分で、かつレベルが所定値以上
の成分のみを欠陥の候補として抽出する画像処理手段１
０３と、被検査面もしくは撮像手段および照明手段のい
ずれか一方を移動させながら任意の時刻毎に画像処理手
段により各方向の欠陥候補抽出画像を作成し、そこで得
られる時系列に処理された連続した各方向の欠陥候補抽
出画像のそれぞれに存在する欠陥候補が移動と所定の条
件で適合するか否かを判定し、適合したならばその欠陥
候補領域を欠陥と判断する欠陥検出手段１０４を備え
る。
けられた加工部位等の非検査領域とを区別し、かつ非検
査領域近辺にある欠陥をも検出できる表面欠陥検査装置
を提供する。 【解決手段】 被検査物体表面に所定の明暗パターンを
形成する照明手段１０１と、被検査面を撮像して得られ
る受光画像を電気信号の画像データに変換する撮像手段
１０２と、画像データの異なる複数方向における周波数
成分のうち高い周波数成分で、かつレベルが所定値以上
の成分のみを欠陥の候補として抽出する画像処理手段１
０３と、被検査面もしくは撮像手段および照明手段のい
ずれか一方を移動させながら任意の時刻毎に画像処理手
段により各方向の欠陥候補抽出画像を作成し、そこで得
られる時系列に処理された連続した各方向の欠陥候補抽
出画像のそれぞれに存在する欠陥候補が移動と所定の条
件で適合するか否かを判定し、適合したならばその欠陥
候補領域を欠陥と判断する欠陥検出手段１０４を備え
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、被検査物体の表面
欠陥、例えば自動車ボディの塗装面を検査する表面欠陥
検査装置に関する。
欠陥、例えば自動車ボディの塗装面を検査する表面欠陥
検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の表面欠陥検査装置としては、例え
ば特開平２−７３１３９号公報などに示されたものがあ
る。
ば特開平２−７３１３９号公報などに示されたものがあ
る。
【０００３】この従来例は、被検査面に所定の明暗縞
（ストライプ）模様を映し出し、被検査面上に凹凸等の
欠陥があった場合、それによる明度（輝度）差や明度
（輝度）変化をもった受光画像を微分することにより、
被検査面の表面の欠陥を検出するものであり、さらに被
検査面上に設けられた加工部位等の検出不要な領域（非
検査領域）を抽出し除去することで、被検査面上の欠陥
と加工部位とを区別して検査する、という方法を用いた
ものである。
（ストライプ）模様を映し出し、被検査面上に凹凸等の
欠陥があった場合、それによる明度（輝度）差や明度
（輝度）変化をもった受光画像を微分することにより、
被検査面の表面の欠陥を検出するものであり、さらに被
検査面上に設けられた加工部位等の検出不要な領域（非
検査領域）を抽出し除去することで、被検査面上の欠陥
と加工部位とを区別して検査する、という方法を用いた
ものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ごとき従来の表面欠陥検査装置においては次のごとき問
題点があった。
ごとき従来の表面欠陥検査装置においては次のごとき問
題点があった。
【０００５】例えば、明暗縞（ストライプ）模様の映し
出された被検査面を撮像して得られる受光画像から非検
査領域を抽出してマスク画像を作成し、上記微分画像と
論理積をとることにより非検査領域を除去する場合、マ
スク画像のマスク領域、すなわち除去領域が非検査領域
の本来の大きさより大きいとマスクの必要のない非検査
領域の周囲までマスクされるため、非検査領域近辺にあ
る欠陥が検出できないという問題点があった。
出された被検査面を撮像して得られる受光画像から非検
査領域を抽出してマスク画像を作成し、上記微分画像と
論理積をとることにより非検査領域を除去する場合、マ
スク画像のマスク領域、すなわち除去領域が非検査領域
の本来の大きさより大きいとマスクの必要のない非検査
領域の周囲までマスクされるため、非検査領域近辺にあ
る欠陥が検出できないという問題点があった。
【０００６】本発明は上記のごとき従来技術の問題点を
解決するためになされたものであり、被検査面上の凹凸
等の欠陥と被検査物体に設けられた加工部位等の非検査
領域とを区別し、かつ非検査領域近辺にある欠陥をも検
出することができる表面欠陥検査装置を提供することを
目的とする。
解決するためになされたものであり、被検査面上の凹凸
等の欠陥と被検査物体に設けられた加工部位等の非検査
領域とを区別し、かつ非検査領域近辺にある欠陥をも検
出することができる表面欠陥検査装置を提供することを
目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決するために、被検査面に光を照射し、その被検査面か
らの反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像
に基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装
置において、被検査物体表面に所定の明暗パターンを形
成する照明手段と、被検査面を撮像して得られる受光画
像を電気信号の画像データに変換する撮像手段と、画像
データの異なる複数方向における周波数成分のうち高い
周波数成分で、かつレベルが所定値以上の成分のみを欠
陥の候補として抽出する画像処理手段と、被検査面もし
くは撮像手段および照明手段のいずれか一方を移動させ
ながら任意の時刻毎に画像処理手段により各方向の欠陥
候補抽出画像を作成し、そこで得られる時系列に処理さ
れた連続した各方向の欠陥候補抽出画像のそれぞれに存
在する欠陥候補が移動と所定の条件で適合するか否かを
判定し、適合したならばその欠陥候補領域を欠陥と判断
する欠陥検出手段とを備えた。
決するために、被検査面に光を照射し、その被検査面か
らの反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像
に基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装
置において、被検査物体表面に所定の明暗パターンを形
成する照明手段と、被検査面を撮像して得られる受光画
像を電気信号の画像データに変換する撮像手段と、画像
データの異なる複数方向における周波数成分のうち高い
周波数成分で、かつレベルが所定値以上の成分のみを欠
陥の候補として抽出する画像処理手段と、被検査面もし
くは撮像手段および照明手段のいずれか一方を移動させ
ながら任意の時刻毎に画像処理手段により各方向の欠陥
候補抽出画像を作成し、そこで得られる時系列に処理さ
れた連続した各方向の欠陥候補抽出画像のそれぞれに存
在する欠陥候補が移動と所定の条件で適合するか否かを
判定し、適合したならばその欠陥候補領域を欠陥と判断
する欠陥検出手段とを備えた。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、本発明を図面に基づいて説
明する。
明する。
【０００９】上記の目的を達成するため、本発明におい
ては特許請求の範囲に記載するように構成している。図
１は、本発明の請求項１に対応するものである。
ては特許請求の範囲に記載するように構成している。図
１は、本発明の請求項１に対応するものである。
【００１０】図１においては、１００は被検査面であ
り、例えば塗装面である。また、１０１は被検査面に所
定の明暗パターンを映し出す照明手段であり、例えば後
記図３に示す照明装置である。また、１０２は被検査面
を撮像して上記明暗パターンを電気信号の画像データに
変換する撮像手段であり、例えばＣＣＤカメラ等のビデ
オカメラである。また、１０３は上記撮像手段によって
得られた画像データの異なる複数方向における周波数成
分のうち高い周波数成分で、かつレベルが所定値以上の
成分のみを欠陥の候補として抽出する画像処理手段であ
る。また、１０４は上記被検査面もしくは撮像手段およ
び照明手段のいずれか一方を移動させながら任意の時刻
毎に上記画像処理手段により上記各方向の欠陥候補抽出
画像を作成し、そこで得られる時系列に処理された連続
した各方向の欠陥候補抽出画像のそれぞれに存在する欠
陥候補が上記移動と所定の条件で適合するか否かを判定
し、適合したならばその欠陥候補領域を欠陥と判断する
欠陥検出手段であり、これら画像処理手段１０３、欠陥
検出手段１０４の部分は、例えばコンピュータで構成さ
れる。
り、例えば塗装面である。また、１０１は被検査面に所
定の明暗パターンを映し出す照明手段であり、例えば後
記図３に示す照明装置である。また、１０２は被検査面
を撮像して上記明暗パターンを電気信号の画像データに
変換する撮像手段であり、例えばＣＣＤカメラ等のビデ
オカメラである。また、１０３は上記撮像手段によって
得られた画像データの異なる複数方向における周波数成
分のうち高い周波数成分で、かつレベルが所定値以上の
成分のみを欠陥の候補として抽出する画像処理手段であ
る。また、１０４は上記被検査面もしくは撮像手段およ
び照明手段のいずれか一方を移動させながら任意の時刻
毎に上記画像処理手段により上記各方向の欠陥候補抽出
画像を作成し、そこで得られる時系列に処理された連続
した各方向の欠陥候補抽出画像のそれぞれに存在する欠
陥候補が上記移動と所定の条件で適合するか否かを判定
し、適合したならばその欠陥候補領域を欠陥と判断する
欠陥検出手段であり、これら画像処理手段１０３、欠陥
検出手段１０４の部分は、例えばコンピュータで構成さ
れる。
【００１１】上記の構成は、例えば後記図２〜図６で説
明する実施の形態に相当する。
明する実施の形態に相当する。
【００１２】次に本発明の作用を説明する。
【００１３】上記のように、請求項１に記載の発明にお
いては、照明手段によって被検査面に所定の明暗パター
ンを映し出し、それを撮像手段で撮像して明暗パターン
を電気信号の画像データに変換する。次に、画像強調手
段では、明暗パターンの画像データの異なる複数方向に
おける周波数成分のうち高い周波数成分で、かつレベル
が所定値以上の成分のみを欠陥の候補として抽出する。
上記の画像データにおける高周波成分とは凹凸状の欠陥
などといった輝度変化のある部分であり、輝度レベルが
所定値以上の成分のみを抽出することにより、欠陥と思
われる候補となる領域を抽出することが出来る。
いては、照明手段によって被検査面に所定の明暗パター
ンを映し出し、それを撮像手段で撮像して明暗パターン
を電気信号の画像データに変換する。次に、画像強調手
段では、明暗パターンの画像データの異なる複数方向に
おける周波数成分のうち高い周波数成分で、かつレベル
が所定値以上の成分のみを欠陥の候補として抽出する。
上記の画像データにおける高周波成分とは凹凸状の欠陥
などといった輝度変化のある部分であり、輝度レベルが
所定値以上の成分のみを抽出することにより、欠陥と思
われる候補となる領域を抽出することが出来る。
【００１４】次に、欠陥検出手段では、上記被検査面も
しくは撮像手段および照明手段のいずれか一方を移動さ
せた場合、時系列に処理された各方向の欠陥候補抽出画
像のそれぞれに存在する欠陥候補が上記移動と所定の条
件で適合するか否か、つまり画像中を上記移動に一致し
た移動物体（領域）があれば、その領域を欠陥と判定す
る。
しくは撮像手段および照明手段のいずれか一方を移動さ
せた場合、時系列に処理された各方向の欠陥候補抽出画
像のそれぞれに存在する欠陥候補が上記移動と所定の条
件で適合するか否か、つまり画像中を上記移動に一致し
た移動物体（領域）があれば、その領域を欠陥と判定す
る。
【００１５】上記のように、請求項１に記載の発明にお
いて被検査面全体を検査するには、被検査物体もしくは
照明手段と撮像手段を順次移動させ、カメラの視野が被
検査面全体を走査するように構成する。
いて被検査面全体を検査するには、被検査物体もしくは
照明手段と撮像手段を順次移動させ、カメラの視野が被
検査面全体を走査するように構成する。
【００１６】以下、本発明の実施の形態を図面に基づい
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【００１７】図２乃至図８は、本発明の一実施の形態を
示す図である。
示す図である。
【００１８】本実施の形態では、自動車のボディの塗装
面を被検査面として説明する。図２において、１は被検
査面６に所定の明暗パターンを映し出す照明装置であ
る。２は被検査面を撮像して上記明暗パターンを電気信
号の画像データに変換する撮像手段であり、例えばＣＣ
Ｄカメラ等のビデオカメラである。図２ではカメラ２の
視野内に欠陥７および非検査領域８があることを示して
いる。３はカメラ２によって得られた画像データを処理
する画像処理装置である。４は画像処理装置３で処理さ
れた時系列に連続した画像データから欠陥７を検出する
欠陥検出手段であり、パソコン等のコンピュータであ
る。
面を被検査面として説明する。図２において、１は被検
査面６に所定の明暗パターンを映し出す照明装置であ
る。２は被検査面を撮像して上記明暗パターンを電気信
号の画像データに変換する撮像手段であり、例えばＣＣ
Ｄカメラ等のビデオカメラである。図２ではカメラ２の
視野内に欠陥７および非検査領域８があることを示して
いる。３はカメラ２によって得られた画像データを処理
する画像処理装置である。４は画像処理装置３で処理さ
れた時系列に連続した画像データから欠陥７を検出する
欠陥検出手段であり、パソコン等のコンピュータであ
る。
【００１９】本実施の形態ではカメラ２および照明装置
１が固定され、被検査面６が搬送コンベヤのようなもの
（図示せず）で図２の矢印の方向に移動しているものと
する。
１が固定され、被検査面６が搬送コンベヤのようなもの
（図示せず）で図２の矢印の方向に移動しているものと
する。
【００２０】図３は、照明装置１の一例を示すものであ
り、筺体９に蛍光灯１０が複数取り付けられている。１
１は、明暗パターン照明板であり、例えば乳白色のアク
リル板のような拡散板につや消し黒色の遮光部を施すこ
とにより明暗パターン光を形成する。本実施の形態で
は、図３のようなストライプパターンの照明を用いるも
のとする。
り、筺体９に蛍光灯１０が複数取り付けられている。１
１は、明暗パターン照明板であり、例えば乳白色のアク
リル板のような拡散板につや消し黒色の遮光部を施すこ
とにより明暗パターン光を形成する。本実施の形態で
は、図３のようなストライプパターンの照明を用いるも
のとする。
【００２１】次に、画像処理装置３における欠陥候補領
域の抽出手順の一例を図４〜５に基づいて説明する。
域の抽出手順の一例を図４〜５に基づいて説明する。
【００２２】本実施の形態は、図４のように自動車のボ
ディ５の塗装面を被検査面６として説明する。図２のよ
うに、照明装置１でストライプパターンをボディ５の塗
装面に照射し、その反射光をモノクロのカメラ２で撮像
すると、図４（原画像）のような濃淡画像が得られる。
本実施の形態では、フロントドアとリヤドアの境界部で
の画像を原画像１、フューエルリッド付近での画像を原
画像２として説明する。
ディ５の塗装面を被検査面６として説明する。図２のよ
うに、照明装置１でストライプパターンをボディ５の塗
装面に照射し、その反射光をモノクロのカメラ２で撮像
すると、図４（原画像）のような濃淡画像が得られる。
本実施の形態では、フロントドアとリヤドアの境界部で
の画像を原画像１、フューエルリッド付近での画像を原
画像２として説明する。
【００２３】ここで図４のように原画像１では通常の塗
装面上とドアエッジ上、同様に原画像２では通常の塗装
面上とフューエルリッドのエッジ上に欠陥７があり、ド
アおよびフューエルリッドの隙間が非検査領域８とな
る。また、凹凸状の欠陥７では光が乱反射するため、図
４のように欠陥は周囲とは異なる明るさ（輝度）の領域
として映る。例えば図４のように明ストライプの中に欠
陥７がある場合、暗い領域として映る。
装面上とドアエッジ上、同様に原画像２では通常の塗装
面上とフューエルリッドのエッジ上に欠陥７があり、ド
アおよびフューエルリッドの隙間が非検査領域８とな
る。また、凹凸状の欠陥７では光が乱反射するため、図
４のように欠陥は周囲とは異なる明るさ（輝度）の領域
として映る。例えば図４のように明ストライプの中に欠
陥７がある場合、暗い領域として映る。
【００２４】以下、原画像１を例に取り説明する。
【００２５】図５において、まずはじめに画像処理手段
３は、原画像１を入力する（ステップ１：以下、Ｓ１と
称する）。ここで画像の横方向をｘ、縦方向をｙとす
る。次のステップでは、原画像１のｘ方向およびｙ方向
に対して微分等のエッジ検出処理を行い、輝度変化のあ
る領域を抽出する（Ｓ２，Ｓ３）。ここで得られたｘ方
向微分画像（ｄｘ）およびｙ方向微分画像（ｄｙ）を所
定の輝度レベルのしきい値で２値化すると、図４のよう
な、輝度変化のある領域が白、それ以外が黒となる２値
画像が得られる（Ｓ４，Ｓ５）。続いて、画像の白領域
に対してラベリング（ラベル付け）を行う（Ｓ６，Ｓ
７）。続いて、画像の白領域に対して膨張処理を行い、
その後収縮処理を行う。これは、ｄｘおよびｄｙ画像に
おいて、白領域を膨張することにより分離した欠陥の左
右および上下エッジを一体化させるためである。その後
の収縮処理は、膨張処理で欠陥の大きさを本来の大きさ
に戻すためのものである。（Ｓ８，Ｓ９）。次に、画像
の白領域に対して面積および重心座標の算出を行い、そ
のデータをメモリする（Ｓ１０，Ｓ１１）。
３は、原画像１を入力する（ステップ１：以下、Ｓ１と
称する）。ここで画像の横方向をｘ、縦方向をｙとす
る。次のステップでは、原画像１のｘ方向およびｙ方向
に対して微分等のエッジ検出処理を行い、輝度変化のあ
る領域を抽出する（Ｓ２，Ｓ３）。ここで得られたｘ方
向微分画像（ｄｘ）およびｙ方向微分画像（ｄｙ）を所
定の輝度レベルのしきい値で２値化すると、図４のよう
な、輝度変化のある領域が白、それ以外が黒となる２値
画像が得られる（Ｓ４，Ｓ５）。続いて、画像の白領域
に対してラベリング（ラベル付け）を行う（Ｓ６，Ｓ
７）。続いて、画像の白領域に対して膨張処理を行い、
その後収縮処理を行う。これは、ｄｘおよびｄｙ画像に
おいて、白領域を膨張することにより分離した欠陥の左
右および上下エッジを一体化させるためである。その後
の収縮処理は、膨張処理で欠陥の大きさを本来の大きさ
に戻すためのものである。（Ｓ８，Ｓ９）。次に、画像
の白領域に対して面積および重心座標の算出を行い、そ
のデータをメモリする（Ｓ１０，Ｓ１１）。
【００２６】図５のＳ８のｄｘ画像では、ドアエッジが
画像ｙ方向のエッジとなるためドアエッジ上の欠陥７は
ドアエッジと一体となり抽出できないが、Ｓ９のｄｙ画
像では微分の方向がドアエッジと同一方向なので、欠陥
７は孤立点として抽出される。また、通常の塗装面上に
ある欠陥は、ｄｘ，ｄｙ画像ともに孤立点として抽出さ
れる。ただし、上記処理時点での画像において、上記孤
立点として抽出した領域が本当に欠陥か否かは、ノイズ
等の影響により判定できないので、以下この領域を欠陥
候補として扱う。
画像ｙ方向のエッジとなるためドアエッジ上の欠陥７は
ドアエッジと一体となり抽出できないが、Ｓ９のｄｙ画
像では微分の方向がドアエッジと同一方向なので、欠陥
７は孤立点として抽出される。また、通常の塗装面上に
ある欠陥は、ｄｘ，ｄｙ画像ともに孤立点として抽出さ
れる。ただし、上記処理時点での画像において、上記孤
立点として抽出した領域が本当に欠陥か否かは、ノイズ
等の影響により判定できないので、以下この領域を欠陥
候補として扱う。
【００２７】次に、コンピュータ４における欠陥検出手
段の一例を図６を用いて説明する。
段の一例を図６を用いて説明する。
【００２８】図６は、ある時刻ＴからＴ＋４ｄｔまでの
時系列に連続して処理し得られた２値画像ｄｘ，ｄｙ画
像の一例である。また本実施の形態では、画像中を欠陥
７が図６のようにｘ方向に右から左へ（図６の矢印方
向）移動するものとし、この移動方向における画像の幅
（画像数）をＬとする。よって、例えば時刻ＴおよびＴ
＋ｔの画像において、ボディ５が真横に移動しｙ方向の
座標変化がなければ、欠陥候補のｘ方向の重心座標の差
が移動画素数ｄ１となり、符号が移動方向を表す。
時系列に連続して処理し得られた２値画像ｄｘ，ｄｙ画
像の一例である。また本実施の形態では、画像中を欠陥
７が図６のようにｘ方向に右から左へ（図６の矢印方
向）移動するものとし、この移動方向における画像の幅
（画像数）をＬとする。よって、例えば時刻ＴおよびＴ
＋ｔの画像において、ボディ５が真横に移動しｙ方向の
座標変化がなければ、欠陥候補のｘ方向の重心座標の差
が移動画素数ｄ１となり、符号が移動方向を表す。
【００２９】次に、移動画素数ｄ２の算出（Ｓ１２）に
ついて説明する。
ついて説明する。
【００３０】移動画素数ｄ２は、被検査面６つまりボデ
ィ５の画像における移動量であり、欠陥７が画像をｙ方
向の座標変化なしで移動するならば、下記式（１）より
算出できる。
ィ５の画像における移動量であり、欠陥７が画像をｙ方
向の座標変化なしで移動するならば、下記式（１）より
算出できる。
【００３１】 移動画素数ｄ２＝（画像間時間ｄｔ×移動速度ｖ×画像サイズＬ）／カメラ 視野Ｓ ・・・（１） 画像間時間ｄｔ：比較する２つの時間的に異なる画像間
の時間差。
の時間差。
【００３２】移動速度ｖ：ボディの移動速度。本実施の
形態では、ボディが搬送コンベヤによって移動する構成
であるので、搬送コンベヤの移動情報から算出してもよ
い。
形態では、ボディが搬送コンベヤによって移動する構成
であるので、搬送コンベヤの移動情報から算出してもよ
い。
【００３３】画像サイズＬ：画像におけるボディ移動方
向の画素数。例えばｘ×ｙ＝５１２×４８０画素の画像
でボディがｘ方向に移動するならば、Ｌ＝５１２とな
る。
向の画素数。例えばｘ×ｙ＝５１２×４８０画素の画像
でボディがｘ方向に移動するならば、Ｌ＝５１２とな
る。
【００３４】カメラ視野Ｓ：被検査面移動方向における
カメラ視野の大きさ。
カメラ視野の大きさ。
【００３５】例えば、ｔ＝０．１［ｓ］、ｖ＝１００
［ｍｍ／ｓ］、Ｌ＝５１２［画素］、Ｓ＝１２０［ｍ
ｍ］とすると、ｄ２＝４２．７［画素］となる。
［ｍｍ／ｓ］、Ｌ＝５１２［画素］、Ｓ＝１２０［ｍ
ｍ］とすると、ｄ２＝４２．７［画素］となる。
【００３６】このように算出したｄ２と画像における実
際の移動画素数ｄ１とを比較し（Ｓ１３）、所定の条件
で一致したならば、その欠陥候補が本物の欠陥である確
率が高いと判定する（Ｓ１４）。つまり、時系列に処理
された２つの画像からボディ５の移動に同期した移動領
域を検出するものであり、被検査面と同じ動きをするも
のは欠陥、ノイズ等によりボディ５の移動とは無関係に
発生するので欠陥ではない、と判定するものである。
際の移動画素数ｄ１とを比較し（Ｓ１３）、所定の条件
で一致したならば、その欠陥候補が本物の欠陥である確
率が高いと判定する（Ｓ１４）。つまり、時系列に処理
された２つの画像からボディ５の移動に同期した移動領
域を検出するものであり、被検査面と同じ動きをするも
のは欠陥、ノイズ等によりボディ５の移動とは無関係に
発生するので欠陥ではない、と判定するものである。
【００３７】さらに、上記処理をｄｘ，ｄｙ画像の両方
に対して行い（Ｓ１５〜Ｓ１６）、最終的に欠陥と判定
された領域の面積／重心座標データを欠陥リストとして
メモリする（Ｓ１７）。
に対して行い（Ｓ１５〜Ｓ１６）、最終的に欠陥と判定
された領域の面積／重心座標データを欠陥リストとして
メモリする（Ｓ１７）。
【００３８】本実施の形態では、図４の原画像１を例に
取り説明したが、原画像２のように画像をｘ方向に横切
る非検査領域８近辺に欠陥がある場合は、欠陥はｄｘ画
像に孤立点となって現れるので検出することができる。
取り説明したが、原画像２のように画像をｘ方向に横切
る非検査領域８近辺に欠陥がある場合は、欠陥はｄｘ画
像に孤立点となって現れるので検出することができる。
【００３９】このように、画像における複数方向の微分
画像に対して、画像中の移動領域を検出するような一種
の追跡処理を行うことにより、非検査領域近辺にある欠
陥を検出することができる。
画像に対して、画像中の移動領域を検出するような一種
の追跡処理を行うことにより、非検査領域近辺にある欠
陥を検出することができる。
【００４０】なお、上記画像処理手段および欠陥検出手
段における処理手順、判定方法、計算式等は本実施の形
態に限定されるものではない。
段における処理手順、判定方法、計算式等は本実施の形
態に限定されるものではない。
【００４１】
【発明の効果】以上説明してきたように、本発明におい
ては、通常の表面のみならず、非検査領域近辺にある欠
陥をも精度よく検出することが出来る、という効果が得
られる。
ては、通常の表面のみならず、非検査領域近辺にある欠
陥をも精度よく検出することが出来る、という効果が得
られる。
【図１】本発明の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態を説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態における照明手段の一例の
概略斜視図である。
概略斜視図である。
【図４】本実施の形態の原画像の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態における画像処理手段の説
明のための画像および処理フローチャートである。
明のための画像および処理フローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態における欠陥検出手段の説
明のための画像および処理フローチャートである。
明のための画像および処理フローチャートである。
１００ 被検査面 １０１ 照明手段 １０２ 撮像手段 １０３ 画像処理手段 １０４ 欠陥検出手段 １ 照明装置 ２ ＣＣＤカメラ ３ 画像処理装置 ４ コンピュータ ５ ボディ ６ 被検査面 ７ 欠陥 ８ 非検査領域 ９ 筺体 １０ 蛍光灯 １１ 照明板
Claims (1)
- 【請求項１】 被検査面に光を照射し、その被検査面か
らの反射光に基づいて受光画像を作成し、この受光画像
に基づいて被検査面上の欠陥を検出する表面欠陥検査装
置において、 被検査物体表面に所定の明暗パターンを形成する照明手
段と、 前記被検査面を撮像して得られる受光画像を電気信号の
画像データに変換する撮像手段と、 前記画像データの異なる複数方向における周波数成分の
うち高い周波数成分で、かつレベルが所定値以上の成分
のみを欠陥の候補として抽出する画像処理手段と、 前記被検査面もしくは前記撮像手段および前記照明手段
のいずれか一方を移動させながら任意の時刻毎に前記画
像処理手段により前記各方向の欠陥候補抽出画像を作成
し、そこで得られる時系列に処理された連続した各方向
の欠陥候補抽出画像のそれぞれに存在する欠陥候補が前
記移動と所定の条件で適合するか否かを判定し、適合し
たならばその欠陥候補領域を欠陥と判断する欠陥検出手
段、とを備えたことを特徴とする表面欠陥検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8636396A JPH09280845A (ja) | 1996-04-09 | 1996-04-09 | 表面欠陥検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8636396A JPH09280845A (ja) | 1996-04-09 | 1996-04-09 | 表面欠陥検査装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09280845A true JPH09280845A (ja) | 1997-10-31 |
Family
ID=13884811
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8636396A Pending JPH09280845A (ja) | 1996-04-09 | 1996-04-09 | 表面欠陥検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09280845A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6965429B2 (en) * | 2001-09-26 | 2005-11-15 | Hitachi, Ltd. | Method of reviewing detected defects |
| IT201700002416A1 (it) * | 2017-01-11 | 2018-07-11 | Autoscan Gmbh | Apparecchiatura mobile automatizzata per il rilevamento e la classificazione dei danni sulla carrozzeria |
| EP3715779A1 (de) * | 2019-03-29 | 2020-09-30 | FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und vorrichtung zur bestimmung von verformungen an einem objekt |
-
1996
- 1996-04-09 JP JP8636396A patent/JPH09280845A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6965429B2 (en) * | 2001-09-26 | 2005-11-15 | Hitachi, Ltd. | Method of reviewing detected defects |
| US7170593B2 (en) * | 2001-09-26 | 2007-01-30 | Hitachi, Ltd. | Method of reviewing detected defects |
| IT201700002416A1 (it) * | 2017-01-11 | 2018-07-11 | Autoscan Gmbh | Apparecchiatura mobile automatizzata per il rilevamento e la classificazione dei danni sulla carrozzeria |
| WO2018130421A1 (en) | 2017-01-11 | 2018-07-19 | Autoscan Gmbh | Mobile and automated apparatus for the detection and classification of damages on the body of a vehicle |
| US10976262B2 (en) | 2017-01-11 | 2021-04-13 | Autoscan Gmbh | Mobile and automated apparatus for the detection and classification of damages on the body of a vehicle |
| EP3715779A1 (de) * | 2019-03-29 | 2020-09-30 | FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und vorrichtung zur bestimmung von verformungen an einem objekt |
| WO2020201217A1 (de) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Verfahren und vorrichtung zur bestimmung von verformungen an einem objekt |
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