JPH1010051A

JPH1010051A - 視覚センサを用いた塗布状態検出装置

Info

Publication number: JPH1010051A
Application number: JP8182693A
Authority: JP
Inventors: Ryuichi Hara; 龍一原; Taro Arimatsu; 太郎有松
Original assignee: Fanuc Corp
Current assignee: Fanuc Corp
Priority date: 1996-06-25
Filing date: 1996-06-25
Publication date: 1998-01-16
Anticipated expiration: 2016-06-25
Also published as: JP3667886B2

Abstract

(57)【要約】【課題】視覚センサを利用した塗布状態検出装置に照
明ジオメトリ条件に左右され難い検出能力を持たせるこ
と。【解決手段】塗布状態検出装置に組み込まれた画像処
理装置から照明光源切換装置２０に指令を送り、光源５
Ａ，５Ｂ，５Ｃを順次点灯して３種のテクスチュア画像
Ｔ（１）ij〜Ｔ（３）ijを取得する。次いで、塗布制御
部７に指令を送り、接着剤１の塗布と塗布状態のモニタ
リングを開始する。モニタリングでは、光源５Ａ，５
Ｂ，５Ｃを順次点灯して３種のモニタリング画像Ｚ
（１）ij〜Ｚ（３）ijを取得し、各対応するテクスチュ
ア画像Ｔ（１）ij〜Ｔ（３）ijをと比較し、塗布前後の
差異を最も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて
最適抽出画像Ｄijを作成する。この最適抽出画像Ｄijに
基づいて、塗布状態の進行度合（塗布部の面積など）を
判定し、適量塗布の完了時に塗布制御部７に指令を送っ
て接着剤１の塗布を終了する。塗布工程終了後の良否検
査を最適抽出画像Ｄijに基づく塗布部の形状などで判定
しても良い。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、視覚センサを用い
て接着剤、塗料など塗付材料の塗布状態を検出する装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、工場における作業の自動化等の目
的で、ＣＣＤカメラ等のカメラ手段を備えた視覚センサ
が広く用いられている。このような視覚センサを利用し
た装置の１つとして、塗付材料の塗布状態を検出する装
置がある。例えば、モータの製造時に部品同士の固着を
確実にするための接着剤の塗布状態を塗布中あるいは塗
布後に検出するために、視覚センサを利用した塗布状態
検出装置が用いられている。一般に、視覚センサを利用
した塗布状態検出装置は、塗布済みの部分と未塗布のテ
クスチュア（塗布対象物の背景地）とが異なった明度を
示すことを利用して塗布部／未塗布部の識別を行なって
いる。

【０００３】特に、塗布前の塗布面の画像と塗布後の塗
布面の画像とを比較することで塗布済み部分の画像を抽
出し、その面積、形状、位置等を知る手法は、個々の塗
布対象物のテクスチュアのバラツキの影響を除去出来る
という利点を有している（例えば、特開平７−５１１８
号公報参照）。

【０００４】しかし、このような手法を用いても、塗布
済みの部分と未塗布部分との識別が正確に行なわれない
場合がしばしば生じていた。このような事態の発生は、
照明のジオメトリ条件（照明光のあて方に関する幾何学
的な条件）に関連があるものと考えられる。

【０００５】即ち、一般に塗布前後の見え方の差異（検
出される明るさの差）はどのような方向から照明光が当
てられているかという状況に大きく左右されるから、塗
布状態を正確に検出するためには、塗布前後の差異が明
瞭になるような方向から照明光を当てることが望まれ
る。ところが、このような条件を満たす照明光の照射方
向（より一般的には幾何学的な条件）を個々のケースに
ついて確実に見い出すことは容易なことではない。

【０００６】例えば、塗布された塗布材料が塗布面上で
盛り上がるような場合、塗布済み領域と未塗布領域（テ
クスチュア）の間の境界が検出し難くなり易い。図１
（ａ），（ｂ）は、その理由を例示的に説明する模式図
である。図中、符号Ｗは塗装対象物で塗布面２上に接着
剤１が塗布されている。塗布された接着剤１は自身の持
つ粘性、表面張力等のため、中央部が盛り上がった形状
をなすことが通例である。

【０００７】今、図１（ａ）中に符号ＦＬｌで示したよ
うに、真上方向から照明を行なうと、中央部１ａと周縁
部１ｂ，１ｃとでは光の当り方が異なるので、中央部１
ａについては塗布前後の差異が明確であるが、周縁部１
ｂ，１ｃにおいてはそれが明確でなくなるというような
ことが生じ得る。また、図１（ｂ）中に符号ＦＬ２で示
したように、図中左上方向から照明を行なうと、照明光
が当り易い側の周縁部１ｂから中央部１ａにかけての部
分については塗布前後の変化が識別容易となるが、他方
側の周縁部１ｃは光の当り方が非常に悪くなり（場合に
よっては陰影が生じる）、塗布前後の変化が識別困難と
なる可能性がある。

【０００８】また、接着剤の光学的性質、検査対象物の
色合いや形状、カメラと塗布部の相対的な位置関係、照
明光の拡散性の度合等の条件によっては、上記関係が逆
転し、図１（ａ）のケースで周縁部１ｂ，１ｃよりも中
央部１ａの方が塗布／未塗布の判別が困難になる場合も
起こり得る。

【０００９】以下、本明細書では、塗布前後の差異を視
覚センサで認識し易いような照明光の当て方に関する幾
何学的な条件を「好適照明ジオメトリ条件」と呼ぶこと
にする。この表現を借りて言えば、上記のような現象
は、「好適照明ジオメトリ条件の不定性」と言うべきも
のである。そして、従来の装置には、この好適照明ジオ
メトリ条件の不定性に対する有効な対策がなされていな
かっために高い信頼性を以て塗布状態の検出を行えない
という問題点があった。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明は上記
従来技術の問題点を克服することにある。即ち、本発明
は、視覚センサを用いた塗布状態検出装置を改良し、好
適照明ジオメトリ条件の不定性に関連した塗布状態の検
出能力の信頼性の低下を回避する手段を与えることにあ
る。

【００１１】

【問題点を解決するための手段】本発明は、上記技術課
題を解決するために、視覚センサを用いた塗布状態検出
装置に、複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手
段と、切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布
の対象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段
と、切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくと
も一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画
像を取得する手段と、各照明ジオメトリ条件下で取得さ
れた塗布状態画像を表わすデータとそれらと各対応する
照明ジオメトリ条件下で取得されたテクスチュア画像の
データを比較し、塗布前後の差異を最も明瞭に表わして
いる画像データを寄せ集めて最適抽出画像を作成する手
段と、最適抽出画像に基づいて塗布状態を判定する手段
を具備させたものである。

【００１２】塗布状態検出装置に、塗布状態画像の取得
と、最適化された最適抽出画像の作成と、塗布状態の判
定を塗布工程の進行中に繰り返し実行させる手段を具備
させれば、塗布工程の進行モニタリング手段として用い
ることが出来る。また、塗布状態画像の取得と、最適化
された最適抽出画像の作成と、塗布状態の判定を塗布工
程の終了後に実行させる手段を具備させれば、１つの塗
布工程が完了した対象物の塗布状態の検査手段として用
いることが出来る。

【００１３】典型的な実施形態においては、塗布状態の
判定は最適抽出画像に基づいて塗布部の大きさや形状を
検出・判定することを通して行なわれる。

【００１４】本発明の塗布状態検出装置の基本的な特徴
は、塗布中あるいは塗布後の塗布状態の検出・判定が、
複数の照明ジオメトリ条件で取得されるテクスチュア画
像と塗布状態の画像のデータから、塗布前と判定時点に
おける塗布状態の差異を最も明瞭に表わしている画像デ
ータを寄せ集めて再構成される最適抽出画像に基づいて
行なわれるので、好適照明ジオメトリ条件の不定性に起
因した検出能力の低下が起こり難いということにある。

【００１５】

【発明の実施の形態】図２は、本発明に係る塗布状態検
出装置の要部を構成する視覚センサシステムの一例を示
したブロック図である。これを説明すると、１０は画像
処理装置であり、中央演算処理装置（以下、ＣＰＵとい
う。）１１を有している。該ＣＰＵ１１には、ＣＣＤカ
メラ３に接続されたカメラインターフェイス１２、該カ
メラインターフェイス１２を介して取り込まれた画像信
号をグレイスケールに変換して記憶するフレームメモリ
（＃１，＃２，＃３・・・）１３、画像処理プロセッサ
１４、ＣＰＵ１１を介して画像処理システム各部の動作
を制御する為のプログラムを格納したプログラムメモリ
１５、画像処理前あるいは画像処理後の画像を表示する
モニタ３０（例えばＣＲＴ）に接続されたモニタインタ
ーフェイス１６、各種設定値のデータを記憶し、また、
演算実行時の一時記憶手段としても使用されるデータメ
モリ１７及び照明光源切換装置２０及び汎用信号インタ
ーフェイス１８が、各々バス１９を介して接続されてい
る。

【００１６】照明光源切換装置２０は、照明ジオメトリ
条件を切り換えるために、複数個（ここでは３個）の照
明光源５Ａ，５Ｂ，５Ｃに接続され、ＣＰＵ１１からの
指令に従ってこれら照明光源のＯＮ／ＯＦＦの切換を行
なう。また、汎用信号インターフェイス１８は塗布装置
の塗布制御部７にも接続されており、ＣＰＵ１１からの
指令に従って塗布装置のＯＮ／ＯＦＦ、塗付材料供給弁
の開放度等を制御する。

【００１７】以上の構成は、従来の視覚センサシステム
に照明光源切換装置２０、塗布制御部等の外部装置を加
えたものに相当しているが、ここでは更に、下記に述べ
る２つの事例１，２に必要な画像処理を実行するための
画像処理プログラム及び関連設定値がプログラムメモリ
１５及びデータメモリ１７に格納されている。

【００１８】＜事例１＞；接着剤の塗布量制御のための
塗布状態検出図３は、図２で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤の塗布量制御のための塗布状態検出に適用す
る場合の配置を説明する模式図である。図３において、
符号Ｗは塗布対象物で、その塗布面２上に塗布装置の塗
布ノズル６から接着剤１が適下される。塗布ノズル６か
らの接着剤１の適下流量は、塗布制御部（例えば制御
弁）７によって制御されている。

【００１９】接着剤１の塗布状態は、十分な大きさの視
野４を有するＣＣＤカメラ３で撮像される。５Ａ，５Ｂ
及び５Ｃは、塗布部を異なる方向から照明する照明光源
であり、照明光源切換装置２０を介して行なわれる照明
光源の選択的点灯によって、塗布部の照明ジオメトリ条
件が切り換えられる。なお、ここでは照明光源５Ａ，５
Ｂ及び５Ｃに同特性のものを使用する。

【００２０】以下、接着剤１の塗布量のモニタリングに
よって、予定された量の接着剤１が塗布された時点で塗
布を終了するための手順と処理について、図４、図５の
フローチャートを参照図に加えて説明する。なお、カメ
ラの画素数は５１２×５１２とし、各フローチャート及
びその説明中で次の記号を使用する。Ｔ（ｓ）ij；塗布開始前に、ｓ番目の照明ジオメトリ条
件で取得される画像（テクスチュア画像）を構成する画
素（ｉ，ｊ）の画像信号レベル（i,j=1,2,・・512）。Ｚ（ｓ）ij；塗布開始後に、ｓ番目の照明ジオメトリ条
件で得られる画像（塗布状態モニタリング画像）の各画
素（ｉ，ｊ）の画像信号レベル（i,j=1,2,・・512）。Ｄij；塗布工程進行中に、塗布状態検出のために作成さ
れる画像（最適抽出画像）の各画素（ｉ，ｊ）の画像信
号レベル（i,j=1,2,・・512）。Ｎ［Ｄij］；最適抽出画像について、Ｄij＞ｇを満たす
（ｉ，ｊ）の組の総数。接着剤１が塗布された部分の面
積を表わす。但し、ｇは接着剤１の塗布／未塗布を判定
するために設定されるしきい値で、その値は設計的乃至
実験的に定められる。

【００２１】図４には、画像処理装置１０のＣＰＵ１１
によって実行される処理の概略が記されている。先ず、
ＣＰＵ１１は照明光源切換装置２０に指令を送り、光源
５Ａを点灯する（ステップＳ１）。なお、本実施形態で
は、指定された以外の光源５Ｂ，５Ｃは点灯されない
（以下、同様）。そして、この第１の照明ジオメトリ条
件下（ｓ＝１）でカメラ３による撮影を行い、テクスチ
ュア画像Ｔ（１）ijを取得する（ステップＳ２）。取得
されたテクスチュア画像Ｔ（１）ijは、グレースケール
に変換されたデータの形で、フレームメモリ１３の１番
目のフレーム＃１に格納される。

【００２２】同様に、照明光源５Ｂの点灯（ステップＳ
３）、第２の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝２）でのテク
スチュア画像Ｔ（２）ijの取得（ステップＳ４）、照明
光源５Ｃの点灯（ステップＳ５）、第３の照明ジオメト
リ条件下（ｓ＝３）でのテクスチュア画像Ｔ（３）ijの
取得（ステップＳ６）を順次行なう。取得されたテクス
チュア画像Ｔ（２）ij，Ｔ（３）ijは各々グレースケー
ルに変換されたデータの形でフレームメモリ１３の２，
３番目のフレーム＃２，＃３に格納される。

【００２３】このようにしてテクスチュア画像の取得が
完了したならば、ＣＰＵ１１は塗布制御部７に指令を送
り、接着剤１の塗布を開始する（ステップＳ７）。そし
て、ＣＰＵ１１は照明光源切換装置２０に指令を送り、
再び光源５Ａを点灯する（ステップＳ８）。そして、こ
の第１の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝１）でカメラ３に
よる撮影を行い、塗布状態モニタリング画像Ｚ（１）ij
を取得する（ステップＳ９）。取得された塗布状態モニ
タリング画像Ｚ（１）ijは、グレースケールに変換され
たデータの形で、フレームメモリ１３の４番目のフレー
ム＃４に格納される。

【００２４】同様に、照明光源５Ｂの点灯（ステップＳ
１０）、第２の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝２）での塗
布状態モニタリング画像Ｚ（２）ijの取得（ステップＳ
１１）、照明光源５Ｃの点灯（ステップＳ１２）、第３
の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝３）での塗布状態モニタ
リング画像Ｚ（３）ijの取得（ステップＳ１３）を順次
行なう。取得された塗布状態モニタリング画像Ｚ（２）
ij，Ｚ（３）ijは各々グレースケールに変換されたデー
タの形でフレームメモリ１３の５，６番目のフレーム＃
５，＃６に格納される。

【００２５】そして、フレームメモリ１３のフレーム＃
１〜＃６に格納された画像データに基づいて、最適抽出
画像Ｄijが画像処理プロセッサ１４を用いて作成される
（ステップＳ１４）。本事例で作成される最適抽出画像
Ｄijは、複数の照明ジオメトリ条件の下で得られたモニ
タリング画像を各対応する照明ジオメトリ条件の下で得
られたテクスチュア画像と比較し、塗布前後の差異を最
も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて最適抽出
画像として再構成した画像に相当する。最適抽出画像Ｄ
ij作成のための画像処理の一例を図５のフローチャート
に示した。

【００２６】先ず、画素位置指標ｉ及びｊを１にリセッ
トした上で（ステップＤ１）、フレームメモリ１３のフ
レーム＃１と＃４、＃２と＃５及び＃３と＃６に格納さ
れた画像データの差分に基づいて、画素（ｉ，ｊ）につ
いて、｜Ｚ（１）ij−Ｔ（１）ij｜，｜Ｚ（２）ij−Ｔ
（２）ij｜，｜Ｚ（３）ij−Ｔ（３）ij｜の内最大のも
のを決定し、Ｄijのデータとしてフレームメモリ１３の
第７番目のフレーム＃７に書き込む（ステップＤ２）。

【００２７】次いで、指標ｉの１アップ（ステップＤ
３）、指標ｉの飽和／未飽和のチェック（ステップＤ
４）を行ない、ステップＤ４で指標ｉの飽和が確認され
るまで、指標ｉの１アップ（ステップＤ３）とＤijのデ
ータの書込（ステップＤ２）が繰り返される。

【００２８】指標ｊの１つの値について、ステップＤ４
で指標ｉの飽和が確認されると、指標ｉをｉ＝１にリセ
ットした上で（ステップＤ５）、指標ｊを１アップし
（ステップＤ６）、指標ｊの飽和／未飽和のチェック
（ステップＤ７）を行なう。ステップＤ７で指標ｊの飽
和が確認されない限り、再びステップＤ２へ戻って、Ｄ
ijのデータの書込が行なわれる。以下同様に、指標ｉが
飽和する毎に、指標ｊをカウントアップしながらＤijの
データが順次の書き込まれる。そして、指標ｉ，ｊの双
方が飽和して最適抽出画像Ｄijの作成が完了したら処理
を終了する。再び、図４のフローチャートに戻り、ステ
ップＳ１５では作成された最適抽出画像Ｄijについて、
画像信号レベルがしきい値ｇを越えている画素数Ｎを求
めて基準値Ｎ0 と比較する。Ｎの値は接着剤１の塗布済
みの部分の面積に比例すると考えて良いから、接着剤１
の塗布を続けるに従って増大する。従って、予定された
塗布量に到達するまではＮ＞Ｎ0 とはならず、ステップ
Ｓ１５の判断出力はノーとなる。

【００２９】そこで、ステップＳ８へ戻り、以下、ステ
ップＳ８〜ステップＳ１５の処理サイクルをステップＳ
１５でＮ＞Ｎ0 と判断されるまで繰り返す。やがて、予
定された塗布量に到達し、ステップＳ１５の判断出力が
イエスとなったら、ＣＰＵ１１は塗布制御部７に指令を
送って接着剤１の塗布を終了し（ステップＳ１６）、処
理を終了する。

【００３０】＜事例２＞；接着剤塗布後の良否検査のた
めの塗布状態検出図６は、図２で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤塗布後の良否検査のための塗布状態検出に適
用する場合の配置を説明する模式図である。図６に示し
た全体配置は、事例１で使用した図３に示したものと基
本的に同じなので、繰り返し説明は省略する。但し、塗
布後に良否検査を行なう配置であることを考慮して、塗
布装置に関連した部分は図示を省略した。

【００３１】図６において、符号Ｗは検査ステーション
８上に置かれた塗布対象物である。本事例における塗布
対象物Ｗは６角筒状のモータ部品であり、その６角形状
の頂面上に接着剤１が塗布されている。この接着剤１
は、モータ部品Ｗの頂面上に別の６角形状の部品を固着
するためのものであり、下方に併記したように、塗布が
良好に行なわれた場合には接着剤１は６角形状の頂面を
１周する輪帯状に塗布される。これに対して、この輪帯
に途切れ部９が生じた場合には、固着が不完全になる恐
れがあり、塗布状態としは不良となる。

【００３２】そこで、本事例では、検査後に前記事例と
同様の手法を用いて接着剤塗布部の最適抽出画像を作成
し、途切れ部９の有無を判定することで塗布状態の良否
を判定する手順と処理について、図７、図８のフローチ
ャートを参照図に加えて説明する。なお、事例１の場合
と同じくカメラの画素数は５１２×５１２とし、次の意
味で共通の記号を次の意味で使用する。但し、記号Ｎ
［Ｄij］は使用しない。

【００３３】Ｔ（ｓ）ij；事例１と同じく、塗布開始前
にｓ番目の照明ジオメトリ条件で取得される画像（テク
スチュア画像）を構成する画素（ｉ，ｊ）の画像信号レ
ベル（i,j=1,2,・・512）。Ｚ（ｓ）ij；塗布完了後（検査時）に、ｓ番目の照明ジ
オメトリ条件で得られる画像（塗布状態検査画像）の各
画素（ｉ，ｊ）の画像信号レベル（i,j=1,2,・・512）。Ｄij；塗布完了後（検査時）に、塗布状態検出のために
作成される画像（最適抽出画像）の各画素（ｉ，ｊ）の
画像信号レベル（i,j=1,2,・・512）。

【００３４】図７には、画像処理装置１０のＣＰＵ１１
によって実行される処理の概略が記されている。テクス
チュア画像を取得するためのステップＭ１〜Ｍ６は、前
述のステップＳ１〜Ｓ６と同じである。即ち、先ず照明
光源切換装置２０に指令を送り、光源５Ａを点灯し（ス
テップＭ１）、第１の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝１）
でカメラ３による撮影を行い、テクスチュア画像Ｔ
（１）ijを取得する（ステップＭ２）。取得されたテク
スチュア画像Ｔ（１）ijは、グレースケールに変換され
たデータの形で、フレームメモリ１３の１番目のフレー
ム＃１に格納される。

【００３５】同様に、照明光源５Ｂの点灯（ステップＭ
３）、第２の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝２）でのテク
スチュア画像Ｔ（２）ijの取得（ステップＭ４）、照明
光源５Ｃの点灯（ステップＭ５）、第３の照明ジオメト
リ条件下（ｓ＝３）でのテクスチュア画像Ｔ（３）ijの
取得（ステップＭ６）を順次行なう。取得されたテクス
チュア画像Ｔ（２）ij，Ｔ（３）ijは各々グレースケー
ルに変換されたデータの形でフレームメモリ１３の２，
３番目のフレーム＃２，＃３に格納される。

【００３６】ここまでのテクスチュア画像取得のステッ
プは、塗布開始前に行なわれる。そして、外部信号の受
信等で塗布工程の完了を検出したならば、ステップＭ７
以下に進む。なお、塗布工程は検査ステーション８とは
別の場所で遂行されても良いが、テクスチュア画像取得
時（ステップＭ１〜Ｍ６）と以下に述べる検査画像取得
時（ステップＭ７〜Ｍ１２）は、照明光源５Ａ〜５Ｃ及
びカメラ３に関して同じ位置決め状態の下で遂行され
る。

【００３７】検査時には、先ずＣＰＵ１１は照明光源切
換装置２０に指令を送り、再び光源５Ａを点灯する（ス
テップＭ７）。そして、この第１の照明ジオメトリ条件
下（ｓ＝１）でカメラ３による撮影を行い、塗布状態検
査画像Ｚ（１）ijを取得する（ステップＭ８）。取得さ
れた塗布状態検査画像Ｚ（１）ijは、グレースケールに
変換されたデータの形で、フレームメモリ１３の４番目
のフレーム＃４に格納される。

【００３８】同様に、照明光源５Ｂの点灯（ステップＭ
９）、第２の照明ジオメトリ条件下（ｓ＝２）での塗布
状態検査画像Ｚ（２）ijの取得（ステップＭ１０）、照
明光源５Ｃの点灯（ステップＭ１１）、第３の照明ジオ
メトリ条件下（ｓ＝３）での塗布状態検査画像Ｚ（３）
ijの取得（ステップＭ１２）を順次行なう。取得された
塗布状態検査画像Ｚ（２）ij，Ｚ（３）ijは各々グレー
スケールに変換されたデータの形でフレームメモリ１３
の５，６番目のフレーム＃５，＃６に格納される。

【００３９】そして、フレームメモリ１３のフレーム＃
１〜＃６に格納された画像データに基づいて、最適抽出
画像Ｄijが画像処理プロセッサ１４を用いて作成される
（ステップＭ１３）。本事例において作成される最適抽
出画像Ｄijは、複数の照明ジオメトリ条件の下で得られ
た塗布状態検査画像を各対応する照明ジオメトリ条件の
下で得られたテクスチュア画像と比較し、塗布前後の差
異を最も明瞭に表わしている画像データを寄せ集めて抽
出画像として再構成した画像に相当している。

【００４０】最適抽出画像Ｄij作成は、事例１で説明し
た図５のフローチャートに従った処理によって実行出来
るので、繰り返し説明は省略する。なお、フローチャー
ト中の記号Ｚ（ｓ）ijは塗布状態検査画像と解釈する。

【００４１】続くステップＭ１４では、作成された最適
抽出画像Ｄijについて、塗布状態の良／不良の判定が行
なわれる。図６を参照して述べたように、本事例におけ
る塗布状態の良／不良の判定は、帯状の塗布部に途切れ
部９が存在するか否かで判定される。最適抽出画像Ｄij
は、背景（テクスチュア）を消去して帯状の塗布部を最
適抽出画像として再構成したものであるから、最適抽出
画像Ｄijについて、それが閉じた輪帯を形成しているか
否かを判定すれば良いことになる。

【００４２】このような判定を行なう画像処理のアルゴ
リズムは種々のものが周知であり、ここでもそれを利用
することが出来る（株式会社昭晃堂発行人工知能シリー
ズ第１１巻：谷内田正彦著、「ロボットビジョン」、第
４８〜第５１頁、第１０１〜第１０３頁参照）。そこ
で、２つの例を挙げ、フローチャート（図８；途切れ部
有無判定処理、図９；途切れ部有無判定処理２、２値化
画像の説明図（図１０）並びにｒ（θ）曲線の説明図
（図１１）を参照して簡単に説明すれば次のようにな
る。

【００４３】（１）途切れ部有無判定処理１；先ず、最
適抽出画像Ｄijを２値化する（ステップＫ１）。そし
て、２値画像に対してラベルづけによる方法、ランレン
グス法などを適用し（前掲書第４８〜第５１頁参照）、
値０を持つ領域の数を判定する（ステップＫ２）。塗布
状態が良好であれば、２値画像は図１０中の画像１のよ
うに輪状の値１の領域で値０の領域が２つに分断された
ものとなり（値０を持つ領域の数が２）、塗布状態が不
良（途切れ部１個；図３参照）であれば図１０中の画像
２のように、値１の領域に途切れ部Ａが生じ、値０の領
域が１つにつながった画像（値０を持つ領域の数が１）
が得られる。

【００４４】そこで、値０の領域が２個であれば原画像
Ｄijが閉じた輪帯を形成していると判定され（ステップ
Ｋ３でイエス）、それ以外のケースは少なくとも１個の
途切れ部があると判定される（ステップＫ３でノー）。
ステップＫ３の判断がイエス（即ち、ステップＭ１４の
判断がノー）の場合は、ステップＭ１５へ進み塗布状態
良好の信号を出力する。また、ステップＫ３の判断がノ
ー（即ち、ステップＭ１４の判断がイエス）の場合は、
ステップＭ１６へ進み塗布状態不良のアラーム信号を出
力する。

【００４５】（２）途切れ部有無判定処理２；途切れ部
有無判定処理１と同じく、最適抽出画像Ｄijを２値化す
る（ステップＬ１）。得られる２値画像は上記した途切
れ部有無判定処理１の場合と同じである（図１０参
照）。次いで、この２値画像について、ｒ（θ）曲線を
作成する（ステップＬ２）。図１１に例示したように、
途切れ部に向かう方向に対応する範囲（θ1 ＜θ＜θ2
）では、画像重心Ｇからθ方向に引いた直線と２値化
された画像の輪郭線との交点（２つある場合には、重心
Ｇに近い方を選ぶ。）が存在しなくなることを利用し
て、途切れ部の有無を判定する（ステップＬ３）。

【００４６】本途切れ部有無判定処理２を適用した場
合、ステップＬ３の判断がイエス（即ち、ステップＭ１
４の判断がノー）であればステップＭ１５へ進み塗布状
態良好の信号を出力する。また、ステップＫ３の判断が
ノー（即ち、ステップＭ１４の判断がイエス）の場合
は、ステップＭ１６へ進み塗布状態不良のアラーム信号
を出力する。

【００４７】以上、３個の同特性の照明光源を択一的に
点灯して３種のジオメトリ条件を設定して最適抽出画像
を作成する２つ事例について説明したが、ジオメトリ条
件の数や設定方法は、これに限るものではない。例え
ば、異なる特性（光度、スペクトル、拡散性など）を有
する複数の照明光源を配置して切り換える方式としても
良いし、また、１つのジオメトリ条件で２個以上の照明
光源を点灯しても良い。

【００４８】なお、設定される複数のジオメトリ条件に
ついて、テクスチュア画像の画像信号レベルが大きく異
なる場合には、各ジオメトリ条件下で取得される画像間
で画像信号レベルを規格化することが好ましい。画像の
規格化は、例えば、最初のジオメトリ条件下で得られた
テクスチュア画像の画像信号レベルの平均値を基準とし
て、他のジオメトリ条件下で得られたテクスチュア画像
の画像信号レベルの平均値との比を計算し、２番目以降
の各ジオメトリ条件で得られた各画像について各々規格
化定数γ2 ，γ3 ・・・を乗じてから、最適抽出画像を
構成すれば良い。

【００４９】

【発明の効果】本発明の塗布状態検出装置によれば、好
適照明ジオメトリ条件の不定性に関連して塗布状態の検
出能力が低下することが避けられる。従って、本発明の
塗布状態検出装置を塗布工程中あるいは工程後の塗布状
態のモニタリングや良否検査に適用した場合、塗布工程
システム全体の信頼性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】塗布面上で塗布部が盛り上がる場合を例にとっ
て、好適ジオメトリ条件の不定性について説明する図
で、（ａ）は真上方向から照明を行なったケース、
（ｂ）は斜め上方向から照明を行なったケースを表わし
ている。

【図２】本発明に係る塗布状態検出装置の要部を構成す
る視覚センサシステムの一例を示したブロック図であ
る。

【図３】図２で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤の塗布量制御のための塗布状態検出に適用す
る場合の配置を説明する模式図である。

【図４】事例１において、画像処理装置１０のＣＰＵ１
１が実行する処理の概略を記したフローチャートであ
る。

【図５】最適抽出画像Ｄij作成のための画像処理の一例
を説明するフローチャートである。

【図６】図２で説明した要部構成を持つ塗布状態検出装
置を接着剤塗布後の良否検査のための塗布状態検出に適
用する場合の配置を説明する模式図である。

【図７】事例２において、画像処理装置１０のＣＰＵ１
１が実行する処理の概略を記したフローチャートであ
る。

【図８】途切れ部有無判定処理１について説明するフロ
ーチャートである。

【図９】途切れ部有無判定処理２について説明するフロ
ーチャートである。

【図１０】塗布状態良好時と塗布状態不良時の２値化画
像を例示した図である。

【図１１】塗布状態良好時と塗布状態不良時のｒ（θ）
曲線について説明する図である。

【符号の説明】

１接着剤（塗布部）１ａ接着剤（塗布部）の中央部１ｂ，１ｃ接着剤（塗布部）の縁部２テクスチュア（塗布面）３カメラ４カメラの視野５Ａ，５Ｂ，５Ｃ照明光源６塗布ノズル７塗布制御部（制御弁）８検査ステーション９途切れ部１０画像処理装置１１中央演算処理装置（ＣＰＵ）１２カメラインターフェイス１３フレームメモリ１４画像処理プロセッサ１５プログラムメモリ３０モニタ１６モニタインターフェイス１７データメモリ１８汎用信号インターフェイス１９バス２０照明光源切換装置Ａ２値画像上の途切れ部ＦＬ１，ＦＬ２照明光束Ｗ塗布対象物

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段を備えた、前
記塗布状態検出装置。
【請求項２】カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段と、前記塗布
状態画像の取得と、前記最適化された最適抽出画像の作
成と、前記塗布状態の判定を塗布工程の進行中に繰り返
し実行させる手段を備えた、前記塗布状態検出装置。
【請求項３】前記塗布状態を判定する手段が、前記最
適抽出画像に基づいて塗布部の大きさに基づいて塗布状
態を判定する手段を含んでいる、請求項１または請求項
２に記載された塗布状態検出装置。
【請求項４】カメラ手段を含む視覚センサを用いた塗
布状態検出装置において、複数種の照明ジオメトリ条件を切換設定する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で未塗布の対
象物面を表わすテクスチュア画像を取得する手段と、前
記切換設定される各照明ジオメトリ条件下で少なくとも
一部が塗布部で覆われた対象物面を表わす塗布状態画像
を取得する手段と、前記各照明ジオメトリ条件下で取得された塗布状態画像
を表わすデータとそれらと各対応する照明ジオメトリ条
件下で取得されたテクスチュア画像のデータを比較し、
塗布前後の差異を最も明瞭に表わしている画像データを
寄せ集めて最適抽出画像を作成する手段と、前記最適抽
出画像に基づいて塗布状態を判定する手段と、前記塗布状態画像の取得と、前記最適化された最適抽出
画像の作成と、前記塗布状態の判定を塗布工程の終了後
に実行させる手段を備えた、前記塗布状態検出装置。
【請求項５】前記塗布状態を判定する手段が、前記最
適抽出画像に基づいて塗布部の形状に基づいて塗布状態
を判定する手段を含んでいる、請求項１または請求項４
に記載された塗布状態検出装置。