JPH1163959A - 表面検査装置 - Google Patents
表面検査装置Info
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- JPH1163959A JPH1163959A JP9228532A JP22853297A JPH1163959A JP H1163959 A JPH1163959 A JP H1163959A JP 9228532 A JP9228532 A JP 9228532A JP 22853297 A JP22853297 A JP 22853297A JP H1163959 A JPH1163959 A JP H1163959A
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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
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 自動車の塗装面における比較的高角度な凹凸
欠陥、緩い角度の凹凸欠陥、塗料色ブツ、キズ等をも検
出して、これら欠陥の発生源を特定できるようにする。 【解決手段】 門型形状に配置された光源を含みかつ被
検査面上に所定の明暗パターンを形成する照射手段１
と、門型形状に配置固定されかつボディ表面からの反射
光に基づいて複数の受光画像を形成するＣＣＤカメラ３
と、ＣＣＤカメラ３により得られる受光画面に基いてボ
ディ表面上の欠陥を検出しその検出情報を出力する検査
処理手段４と、欠陥情報を収集する欠陥情報収集手段６
と、欠陥の種類を判定する欠陥種判定手段７と、自動車
の種類及びボディ面の塗料情報を入力する情報入力手段
８と、欠陥の種類及び欠陥数を統計処理する欠陥統計処
理手段９と、統計処理情報及び経験的な欠陥の特定情報
に基づいて欠陥の発生源を推定する発生源推定手段１０
とを設けた。
欠陥、緩い角度の凹凸欠陥、塗料色ブツ、キズ等をも検
出して、これら欠陥の発生源を特定できるようにする。 【解決手段】 門型形状に配置された光源を含みかつ被
検査面上に所定の明暗パターンを形成する照射手段１
と、門型形状に配置固定されかつボディ表面からの反射
光に基づいて複数の受光画像を形成するＣＣＤカメラ３
と、ＣＣＤカメラ３により得られる受光画面に基いてボ
ディ表面上の欠陥を検出しその検出情報を出力する検査
処理手段４と、欠陥情報を収集する欠陥情報収集手段６
と、欠陥の種類を判定する欠陥種判定手段７と、自動車
の種類及びボディ面の塗料情報を入力する情報入力手段
８と、欠陥の種類及び欠陥数を統計処理する欠陥統計処
理手段９と、統計処理情報及び経験的な欠陥の特定情報
に基づいて欠陥の発生源を推定する発生源推定手段１０
とを設けた。
Description
【０００１】
【発明の属する技術】本発明は、被検査物体の表面、例
えば、自動車ボディの塗装面における凹凸等のような表
面欠陥を検査し、又、表面欠陥の種別を行う表面検査装
置に関する。
えば、自動車ボディの塗装面における凹凸等のような表
面欠陥を検査し、又、表面欠陥の種別を行う表面検査装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の表面検査装置としては、例えば、
特開平５−３２２５４３号公報等に示されたものがあ
る。
特開平５−３２２５４３号公報等に示されたものがあ
る。
【０００３】同公報に開示の表面検査装置は、被検査面
に明暗勾配を有する明暗光を照射し、その反射光をＣＣ
Ｄカメラで捕え、その受光画像中の明暗変化に基づいて
欠陥を検出すると共に、受光画像の明暗勾配の方向と欠
陥部の明暗勾配の画像に基づいて凹凸等の欠陥の種類の
判定を行うものである。
に明暗勾配を有する明暗光を照射し、その反射光をＣＣ
Ｄカメラで捕え、その受光画像中の明暗変化に基づいて
欠陥を検出すると共に、受光画像の明暗勾配の方向と欠
陥部の明暗勾配の画像に基づいて凹凸等の欠陥の種類の
判定を行うものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、自動車等の
自動塗装ラインでは、安定的な塗装品質の確保のため塗
装欠陥の検出とその欠陥種の識別及び欠陥数等の統計処
理を検査員が定期的に工数と時間をかけて実施してい
る。この場合、塗装機の不良や塗料の不良を特定するま
でに非常に時間がかかるため、現状において早期の欠陥
発生源対策を行うのは困難である。
自動塗装ラインでは、安定的な塗装品質の確保のため塗
装欠陥の検出とその欠陥種の識別及び欠陥数等の統計処
理を検査員が定期的に工数と時間をかけて実施してい
る。この場合、塗装機の不良や塗料の不良を特定するま
でに非常に時間がかかるため、現状において早期の欠陥
発生源対策を行うのは困難である。
【０００５】現状の自動塗装ラインで発生する塗装欠陥
の種類は、ゴミブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥の他
に、塗料色交換時の前塗料の混入等により発生する塗料
色ブツ、塗装作業等で発生する擦り傷等があるが、上記
のごとき従来の表面検査装置においては、欠陥種の識別
がゴミブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥しかできない
ため、これら全ての欠陥の種類を欠陥の検出精度を低下
させることなく正確に判別することは非常に難しいとい
う問題があった。
の種類は、ゴミブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥の他
に、塗料色交換時の前塗料の混入等により発生する塗料
色ブツ、塗装作業等で発生する擦り傷等があるが、上記
のごとき従来の表面検査装置においては、欠陥種の識別
がゴミブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥しかできない
ため、これら全ての欠陥の種類を欠陥の検出精度を低下
させることなく正確に判別することは非常に難しいとい
う問題があった。
【０００６】本発明は、上記の如き課題に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、ゴミブツ、ハ
ジキ欠陥等の一般的な凹凸欠陥だけでなく、塗料色ブツ
およびキズ等の欠陥も同時に精度良く識別することがで
き、かつ上記の全ての欠陥を精度を低下させることなく
検出することができ、これにより、不具合発生時に迅速
で正確な欠陥発生源対策を指示することができる表面検
査装置を提供することにある。
たものであり、その目的とするところは、ゴミブツ、ハ
ジキ欠陥等の一般的な凹凸欠陥だけでなく、塗料色ブツ
およびキズ等の欠陥も同時に精度良く識別することがで
き、かつ上記の全ての欠陥を精度を低下させることなく
検出することができ、これにより、不具合発生時に迅速
で正確な欠陥発生源対策を指示することができる表面検
査装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
表面検査装置は、被検査物体の被検査面に光を照射し、
被検査面からの反射光に基づいて受光画像を形成し、前
記受光画像に基づいて被検査面上に存在する欠陥を検出
する表面検査装置であって、被検査物体を囲むような門
型形状に配置された光源を含みかつ被検査面上に所定の
明暗パターンを形成する照射手段と、被検査物体を囲む
ような門型形状に配置固定されかつ被検査面からの反射
光に基づいて複数の受光画像を形成する撮像手段と、前
記撮像手段により得られる受光画像に基づいて被検査面
上の欠陥を検出しその検出情報を出力する検査処理手段
と、前記検査処理手段により得られる欠陥情報を収集す
る欠陥情報収集手段と、前記欠陥情報収集手段により収
集された欠陥の種類を判定する欠陥種判定手段と、被検
査物体の種類及び被検査面の塗料情報を入力する情報入
力手段と、前記欠陥種判定手段により判定された欠陥種
情報及び前記情報入力手段により入力された入力情報に
基づき少なくとも欠陥の種類及び欠陥数を統計処理する
欠陥統計処理手段と、前記欠陥統計処理手段により得ら
れる統計処理情報及び経験的な欠陥の特定情報に基づい
て欠陥の発生源を推定する発生源推定手段と、を有する
構成となっている。
表面検査装置は、被検査物体の被検査面に光を照射し、
被検査面からの反射光に基づいて受光画像を形成し、前
記受光画像に基づいて被検査面上に存在する欠陥を検出
する表面検査装置であって、被検査物体を囲むような門
型形状に配置された光源を含みかつ被検査面上に所定の
明暗パターンを形成する照射手段と、被検査物体を囲む
ような門型形状に配置固定されかつ被検査面からの反射
光に基づいて複数の受光画像を形成する撮像手段と、前
記撮像手段により得られる受光画像に基づいて被検査面
上の欠陥を検出しその検出情報を出力する検査処理手段
と、前記検査処理手段により得られる欠陥情報を収集す
る欠陥情報収集手段と、前記欠陥情報収集手段により収
集された欠陥の種類を判定する欠陥種判定手段と、被検
査物体の種類及び被検査面の塗料情報を入力する情報入
力手段と、前記欠陥種判定手段により判定された欠陥種
情報及び前記情報入力手段により入力された入力情報に
基づき少なくとも欠陥の種類及び欠陥数を統計処理する
欠陥統計処理手段と、前記欠陥統計処理手段により得ら
れる統計処理情報及び経験的な欠陥の特定情報に基づい
て欠陥の発生源を推定する発生源推定手段と、を有する
構成となっている。
【０００８】本発明の請求項２に係る表面検出装置は、
前記欠陥情報収集手段が、前記検査処理手段により得ら
れる欠陥サイズ情報及び検出処理情報を収集する構成と
なっている。
前記欠陥情報収集手段が、前記検査処理手段により得ら
れる欠陥サイズ情報及び検出処理情報を収集する構成と
なっている。
【０００９】本発明の請求項３に係る表面検査装置は、
前記欠陥種判定手段が、前記欠陥情報収集手段により収
集された欠陥サイズ情報及び検査処理情報に基づいて欠
陥の種類を判定する構成となっている。
前記欠陥種判定手段が、前記欠陥情報収集手段により収
集された欠陥サイズ情報及び検査処理情報に基づいて欠
陥の種類を判定する構成となっている。
【００１０】本発明の請求項４に係る表面検査装置は、
前記欠陥統計処理手段が、前記欠陥種判定手段により判
定された欠陥種情報及び前記情報入力手段に入力された
入力情報に基づき、塗装色の種類及び被検査面の部位毎
に存在する欠陥種ごとの欠陥数を統計処理する構成とな
っている。
前記欠陥統計処理手段が、前記欠陥種判定手段により判
定された欠陥種情報及び前記情報入力手段に入力された
入力情報に基づき、塗装色の種類及び被検査面の部位毎
に存在する欠陥種ごとの欠陥数を統計処理する構成とな
っている。
【００１１】本発明の請求項５に係る表面検出装置は、
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する光拡散シートが前記光源と被検査物
体との間に設けられており、前記光拡散シートに形成さ
れる明暗パターンが、幅狭の明暗ストライプパターンと
幅広の明暗ストライプパターンを有する複合型明暗スト
ライプパターンである構成となっている。
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する光拡散シートが前記光源と被検査物
体との間に設けられており、前記光拡散シートに形成さ
れる明暗パターンが、幅狭の明暗ストライプパターンと
幅広の明暗ストライプパターンを有する複合型明暗スト
ライプパターンである構成となっている。
【００１２】本発明の請求項６に係る表面検出装置は、
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する複数の光拡散シートが前記光源と被
検査物体との間に設けられ、前記複数の光拡散シートに
は、ピッチ幅の狭い明暗ストライプパターンを有する光
拡散シート及びピッチ幅の広い明暗ストライプパターン
を有する光拡散シートが含まれる構成となっている。
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する複数の光拡散シートが前記光源と被
検査物体との間に設けられ、前記複数の光拡散シートに
は、ピッチ幅の狭い明暗ストライプパターンを有する光
拡散シート及びピッチ幅の広い明暗ストライプパターン
を有する光拡散シートが含まれる構成となっている。
【００１３】本発明の請求項７に係る表面検査装置は、
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する光拡散シートが前記光源と被検査物
体との間に設けられており、前記光拡散シートに形成さ
れる明暗パターンは、連続的にピッチ幅が変化する連続
変化ピッチ型明暗ストライプパターンである構成となっ
ている。
前記照明手段の光源からの光を明暗パターンの拡散光に
よる面照明として被検査面に照射させるような所定の明
暗パターンを有する光拡散シートが前記光源と被検査物
体との間に設けられており、前記光拡散シートに形成さ
れる明暗パターンは、連続的にピッチ幅が変化する連続
変化ピッチ型明暗ストライプパターンである構成となっ
ている。
【００１４】本発明の請求項８に係る表面検査装置は、
前記検査処理手段が、撮像手段により得られた受光画像
の画像情報における空間周波数成分のうち所定レベル以
上の高周波数成分のみを抽出する画像処理手段と、前記
画像処理手段により処理されかつ同一の撮像手段により
撮像された時間的に異なる画像情報から被検査物体の移
動量及び移動方向と所定条件下で一致する画像情報を追
跡して検出する追跡処理手段とを有する構成となってい
る。
前記検査処理手段が、撮像手段により得られた受光画像
の画像情報における空間周波数成分のうち所定レベル以
上の高周波数成分のみを抽出する画像処理手段と、前記
画像処理手段により処理されかつ同一の撮像手段により
撮像された時間的に異なる画像情報から被検査物体の移
動量及び移動方向と所定条件下で一致する画像情報を追
跡して検出する追跡処理手段とを有する構成となってい
る。
【００１５】本発明の請求項９に係る表面検査装置は、
前記検査処理手段が、撮像手段により得られた受光画像
の像情報における空間周波数成分のうち複数のタイプの
明暗パターンに対応する各々の所定レベル以上の高周波
数成分を同時に抽出する画像処理手段と、前記画像処理
手段により処理されかつ同一の撮像手段により撮像され
た時間的に異なる画像情報から被検査物体の移動量及び
移動方向と所定条件下で一致する画像情報を追跡して検
出する追跡処理手段とを有する構成となっている。
前記検査処理手段が、撮像手段により得られた受光画像
の像情報における空間周波数成分のうち複数のタイプの
明暗パターンに対応する各々の所定レベル以上の高周波
数成分を同時に抽出する画像処理手段と、前記画像処理
手段により処理されかつ同一の撮像手段により撮像され
た時間的に異なる画像情報から被検査物体の移動量及び
移動方向と所定条件下で一致する画像情報を追跡して検
出する追跡処理手段とを有する構成となっている。
【００１６】本発明の請求項１０に係る表面検査装置
は、前記画像処理手段が、撮像手段により得られた明暗
パターンを有する画像情報に対してエッジ検出処理を行
いかつ所定輝度レベル以上の成分のみを抽出するべく、
エッジ検出処理した処理画像情報におけるエッジ輝度レ
ベルに関する物理量に基づいて所定の演算を行いしきい
値を算出する第１のしきい値算出手段と、エッジ検出処
理した処理画像情報に発生するノイズに関する物理量に
基づいて所定の演算を行いしきい値を算出する第２のし
きい値算出手段と、前記第１及び第２のしきい値算出手
段により算出された各々のしきい値に基づいて二値化処
理を行う二値化処理手段とを有する構成となっている。
は、前記画像処理手段が、撮像手段により得られた明暗
パターンを有する画像情報に対してエッジ検出処理を行
いかつ所定輝度レベル以上の成分のみを抽出するべく、
エッジ検出処理した処理画像情報におけるエッジ輝度レ
ベルに関する物理量に基づいて所定の演算を行いしきい
値を算出する第１のしきい値算出手段と、エッジ検出処
理した処理画像情報に発生するノイズに関する物理量に
基づいて所定の演算を行いしきい値を算出する第２のし
きい値算出手段と、前記第１及び第２のしきい値算出手
段により算出された各々のしきい値に基づいて二値化処
理を行う二値化処理手段とを有する構成となっている。
【００１７】本発明の請求項１１に係る表面検出装置
は、前記二値化処理手段が、撮像手段により得られた複
数のタイプの明暗パターン領域を有する画像情報におい
て、明暗パターンのピッチ幅を算出して所定値と比較
し、前記明暗パターンが複数のタイプの明暗パターンの
いずれの領域に含まれるかを判定する二値化領域判定手
段と、前記二値化領域判定手段により判定された分割領
域に対して前記第１及び第２しきい値算出手段により算
出された各々のしきい値を適用し同時に二値化処理を行
う分割型二値化処理手段とを有する構成となっている。
は、前記二値化処理手段が、撮像手段により得られた複
数のタイプの明暗パターン領域を有する画像情報におい
て、明暗パターンのピッチ幅を算出して所定値と比較
し、前記明暗パターンが複数のタイプの明暗パターンの
いずれの領域に含まれるかを判定する二値化領域判定手
段と、前記二値化領域判定手段により判定された分割領
域に対して前記第１及び第２しきい値算出手段により算
出された各々のしきい値を適用し同時に二値化処理を行
う分割型二値化処理手段とを有する構成となっている。
【００１８】本発明の請求項１２に係る表面検出装置
は、前記二値化処理手段が、撮像手段により得られた複
数のタイプの明暗パターン及び非検査面領域を有する画
像情報において、明暗パターンのピッチ幅を算出して複
数の所定値と比較し、前記明暗パターンがいずれの領域
に含まれるかを判定する二値化領域判定手段と、前記二
値化領域判定手段により判定された分割領域に対して前
記第１及び第２しきい値算出手段により算出された各々
のしきい値及び非検査面領域用の所定しきい値を適用し
同時に二値化処理を行う分割型二値化処理手段を有する
構成となっている。
は、前記二値化処理手段が、撮像手段により得られた複
数のタイプの明暗パターン及び非検査面領域を有する画
像情報において、明暗パターンのピッチ幅を算出して複
数の所定値と比較し、前記明暗パターンがいずれの領域
に含まれるかを判定する二値化領域判定手段と、前記二
値化領域判定手段により判定された分割領域に対して前
記第１及び第２しきい値算出手段により算出された各々
のしきい値及び非検査面領域用の所定しきい値を適用し
同時に二値化処理を行う分割型二値化処理手段を有する
構成となっている。
【００１９】
【発明の効果】本発明の請求項１に係る表面検査装置に
よれば、被検査物体の表面に明暗パターンを照射形成
し、この明暗パターンが映し出された被検査面を撮像し
て、得られる受光画像に基づいて被検査面上の欠陥を自
動的にかつ精度良く検出することができる。特に、ゴミ
ブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥だけでなく、塗装色
ブツ、擦りキズ等の欠陥も同時に精度よく識別すること
ができ、これにより、不具合発生時に迅速かつ正確に欠
陥発生源を推定して、所望の対策を講ずることができ
る。
よれば、被検査物体の表面に明暗パターンを照射形成
し、この明暗パターンが映し出された被検査面を撮像し
て、得られる受光画像に基づいて被検査面上の欠陥を自
動的にかつ精度良く検出することができる。特に、ゴミ
ブツ、ハジキ等の一般的な凹凸欠陥だけでなく、塗装色
ブツ、擦りキズ等の欠陥も同時に精度よく識別すること
ができ、これにより、不具合発生時に迅速かつ正確に欠
陥発生源を推定して、所望の対策を講ずることができ
る。
【００２０】本発明の請求項２に係る表面検査装置によ
れば、欠陥情報として、欠陥部分の面積、形状等の欠陥
サイズ情報及び検査処理手段による検査処理情報を収集
することから、これら収集された情報を欠陥の種類を判
別するのに利用することができる。
れば、欠陥情報として、欠陥部分の面積、形状等の欠陥
サイズ情報及び検査処理手段による検査処理情報を収集
することから、これら収集された情報を欠陥の種類を判
別するのに利用することができる。
【００２１】本発明の請求項３に係る表面検査装置によ
れば、欠陥情報として収集された欠陥サイズ情報及び検
査処理情報に基づいて欠陥の種類を判定することから、
より迅速かつ高精度に欠陥の種類を特定することができ
る。
れば、欠陥情報として収集された欠陥サイズ情報及び検
査処理情報に基づいて欠陥の種類を判定することから、
より迅速かつ高精度に欠陥の種類を特定することができ
る。
【００２２】本発明の請求項４に係る表面検査装置によ
れば、欠陥数の統計処理結果と生産ライン上での経験的
な不具合情報により欠陥の発生源をより正確に特定し、
塗装ラインよりも上流に対して速やかに指示をフィード
バックすることができる。
れば、欠陥数の統計処理結果と生産ライン上での経験的
な不具合情報により欠陥の発生源をより正確に特定し、
塗装ラインよりも上流に対して速やかに指示をフィード
バックすることができる。
【００２３】本発明の請求項５に係る表面検査装置によ
れば、被検査物体の被検査面上に明暗パターンを正確に
形成することができ、表面欠陥を容易かつ高精度に検出
することができる。
れば、被検査物体の被検査面上に明暗パターンを正確に
形成することができ、表面欠陥を容易かつ高精度に検出
することができる。
【００２４】本発明の請求項６及び７に係る表面検出装
置によれば、ゴミブツ等の比較的高角度な凹凸欠陥だけ
でなく、緩い角度の凹凸欠陥をも、高精度に検出するこ
とができる。
置によれば、ゴミブツ等の比較的高角度な凹凸欠陥だけ
でなく、緩い角度の凹凸欠陥をも、高精度に検出するこ
とができる。
【００２５】本発明の請求項８に係る表面検査装置によ
れば、被検査物体の表面にある欠陥をより迅速にかつよ
り高精度に検出することができる。
れば、被検査物体の表面にある欠陥をより迅速にかつよ
り高精度に検出することができる。
【００２６】本発明の請求項９に係る表面検出装置によ
れば、被検査物体の表面にある種々のタイプの欠陥をよ
り迅速にかつより高精度に検出することができる。
れば、被検査物体の表面にある種々のタイプの欠陥をよ
り迅速にかつより高精度に検出することができる。
【００２７】本発明の請求項１０に係る表面検査装置に
よれば、得られた画像情報において、被検査物体の表面
にある欠陥情報と信号処理において発生するノイズとを
明確に識別して、高精度に欠陥を検出することができ
る。
よれば、得られた画像情報において、被検査物体の表面
にある欠陥情報と信号処理において発生するノイズとを
明確に識別して、高精度に欠陥を検出することができ
る。
【００２８】本発明の請求項１１に係る表面検査処理に
よれば、得られた画像情報を処理して欠陥を検出する際
の検出処理の効率化が達成され、より短時間で欠陥を検
出することができる。
よれば、得られた画像情報を処理して欠陥を検出する際
の検出処理の効率化が達成され、より短時間で欠陥を検
出することができる。
【００２９】本発明の請求項１２に係る表面検査装置に
よれば、請求項１１の効果に加えて、誤検出が防止で
き、より高精度に欠陥を検出することができる。
よれば、請求項１１の効果に加えて、誤検出が防止で
き、より高精度に欠陥を検出することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて説明する。
づいて説明する。
【００３１】図１は、本発明に係る表面検査装置の一実
施例を示す正面図であり、自動車の塗装面の欠陥検査を
例にとった場合を示すものである。図１に示すように、
ボディ５の横断面輪郭にほぼ適合するように円弧形状に
形成された照明手段としてのアーチ（門）型照明装置１
は、被検査面上に所定の明暗パターンを映し出すよう構
成されている。また、その明暗パターンは、緩い欠陥
（低角度）を検出するための狭い明暗パターンと、一般
的な凹凸欠陥（高角度な欠陥）を検出するための広い明
暗パターンとを合わせて持つ複合型明暗パターンとして
形成されている。また、照明手段とほぼ同一形状をなし
て併設されたカメラスタンド２には、撮像手段としての
複数のＣＣＤカメラ３が調整固定治具３´を介して固定
されており、明暗パターンが投写された被検査面を撮像
するように、所定の位置に各々配置されている（図１で
は１つのＣＣＤカメラ３を示す。） さらに、これらＣＣＤカメラ３は、これらにより得られ
る受光画像に基づいて被検査面上の欠陥を検出しかつそ
の結果を出力する検査処理手段４に接続されている。こ
の検査処理手段４は、画像処理（強調）部４１、追跡処
理部４２、ホストコンピュータ４３で構成されている。
また、画像処理部４１は、図２に示すように、エッジ検
出部１３と、エッジを検出処理した画像中のストライプ
パターン境界部のエッジ輝度レベルに関する物理量に基
づいて所定の演算を行い所定のしきい値を算出する第１
のしきい値算出部１４、そのしきい値より二値化処理を
行う第１の二値化処理部１６、さらに、エッジ検出処理
した画像に発生するノイズ（明暗ストライプパターンの
エッジを除く）に関する物理量に基づいて所定の演算を
行い所定のしきい値を算出する第２のしきい値算出部１
５、そのしきい値より二値化処理を行う第２の二値化処
理部１７、輝度レベルの高い明暗ストライプパターンの
幅を算出し、複数の所定値との比較からストライプのピ
ッチ幅が狭い領域か広い領域か又は非検査面領域である
かを判定する二値化領域判定部１８等で構成されてい
る。
施例を示す正面図であり、自動車の塗装面の欠陥検査を
例にとった場合を示すものである。図１に示すように、
ボディ５の横断面輪郭にほぼ適合するように円弧形状に
形成された照明手段としてのアーチ（門）型照明装置１
は、被検査面上に所定の明暗パターンを映し出すよう構
成されている。また、その明暗パターンは、緩い欠陥
（低角度）を検出するための狭い明暗パターンと、一般
的な凹凸欠陥（高角度な欠陥）を検出するための広い明
暗パターンとを合わせて持つ複合型明暗パターンとして
形成されている。また、照明手段とほぼ同一形状をなし
て併設されたカメラスタンド２には、撮像手段としての
複数のＣＣＤカメラ３が調整固定治具３´を介して固定
されており、明暗パターンが投写された被検査面を撮像
するように、所定の位置に各々配置されている（図１で
は１つのＣＣＤカメラ３を示す。） さらに、これらＣＣＤカメラ３は、これらにより得られ
る受光画像に基づいて被検査面上の欠陥を検出しかつそ
の結果を出力する検査処理手段４に接続されている。こ
の検査処理手段４は、画像処理（強調）部４１、追跡処
理部４２、ホストコンピュータ４３で構成されている。
また、画像処理部４１は、図２に示すように、エッジ検
出部１３と、エッジを検出処理した画像中のストライプ
パターン境界部のエッジ輝度レベルに関する物理量に基
づいて所定の演算を行い所定のしきい値を算出する第１
のしきい値算出部１４、そのしきい値より二値化処理を
行う第１の二値化処理部１６、さらに、エッジ検出処理
した画像に発生するノイズ（明暗ストライプパターンの
エッジを除く）に関する物理量に基づいて所定の演算を
行い所定のしきい値を算出する第２のしきい値算出部１
５、そのしきい値より二値化処理を行う第２の二値化処
理部１７、輝度レベルの高い明暗ストライプパターンの
幅を算出し、複数の所定値との比較からストライプのピ
ッチ幅が狭い領域か広い領域か又は非検査面領域である
かを判定する二値化領域判定部１８等で構成されてい
る。
【００３２】また、上記検査処理手段４には、この検査
処理手段４により得られる欠陥検出情報、すなわち、面
積，形状等の欠陥サイズ情報及び二値化処理の種類，追
跡処理回数等の検出処理情報を収集する欠陥情報収集手
段６が接続されている。さらに、上記欠陥情報収集手段
６には、この欠陥情報収集手段６により収集された面
積，形状等の欠陥サイズ情報及び二値化処理種，追跡処
理回数等の検出処理情報から全ての塗装欠陥の種類、す
なわち検出された欠陥がゴミブツ、塗装色ブツ、ハジ
キ、キズ等のいずれの種類かを判定する欠陥種判定手段
７が接続されている。
処理手段４により得られる欠陥検出情報、すなわち、面
積，形状等の欠陥サイズ情報及び二値化処理の種類，追
跡処理回数等の検出処理情報を収集する欠陥情報収集手
段６が接続されている。さらに、上記欠陥情報収集手段
６には、この欠陥情報収集手段６により収集された面
積，形状等の欠陥サイズ情報及び二値化処理種，追跡処
理回数等の検出処理情報から全ての塗装欠陥の種類、す
なわち検出された欠陥がゴミブツ、塗装色ブツ、ハジ
キ、キズ等のいずれの種類かを判定する欠陥種判定手段
７が接続されている。
【００３３】また、上記欠陥種判定手段７には、情報入
力手段８により入力された被検査物体の種類すなわち車
種及び被検査面の塗料等の情報と上記欠陥種判定手段７
により判定された欠陥種情報に基づき、塗装色の種類及
び被検査面の部位毎に存在する欠陥種ごとの欠陥数を統
計処理する欠陥統計処理手段９が接続されている。
力手段８により入力された被検査物体の種類すなわち車
種及び被検査面の塗料等の情報と上記欠陥種判定手段７
により判定された欠陥種情報に基づき、塗装色の種類及
び被検査面の部位毎に存在する欠陥種ごとの欠陥数を統
計処理する欠陥統計処理手段９が接続されている。
【００３４】さらに、上記欠陥統計処理手段９には、こ
の欠陥数統計処理手段９により得られる統計処理情報及
び塗装ラインでの経験的な欠陥不具合特定情報に基づい
て、欠陥の発生源を特定する発生源推定手段１０が接続
されており、この特定結果はプリンター等の表示／指示
手段１１により出力される構成となっている。
の欠陥数統計処理手段９により得られる統計処理情報及
び塗装ラインでの経験的な欠陥不具合特定情報に基づい
て、欠陥の発生源を特定する発生源推定手段１０が接続
されており、この特定結果はプリンター等の表示／指示
手段１１により出力される構成となっている。
【００３５】上記構成からなる表面検査装置での処理フ
ローは、図３に示すように、先ず、ステップＳ１におい
て、検査処理手段４によりＣＣＤカメラ３の受光画像に
基づいて被検査面上の欠陥を検出する。続いて、ステッ
プＳ２において、欠陥情報収集手段６により上記検査処
理手段４で得られた欠陥検出情報を収集する。さらに、
ステップＳ３において、収集された欠陥の種類がハジ
キ、塗料ブツ、ゴミブツ、キズ等のいずれの種類である
かを欠陥種判定手段７により判定する。次に、ステップ
Ｓ４において、情報入力手段８を用いて車種及び被検査
面の塗料情報を入力し、この入力情報と判定された欠陥
種情報に基づき、ステップＳ５において、欠陥統計処理
手段９により欠陥の種類ごとの欠陥数さらには塗装色の
種類及び被検査面の部位毎に存在する欠陥種ごとの欠陥
数を統計処理する。続いて、ステップＳ６において、上
記統計処理情報及び塗装ラインでの経験的な欠陥特定情
報に基づき、発生源推定手段１０により欠陥の発生源を
特定する。最後に、プリンター等の表示／指示手段１１
により上記発生源の特定情報を表示して告知する。
ローは、図３に示すように、先ず、ステップＳ１におい
て、検査処理手段４によりＣＣＤカメラ３の受光画像に
基づいて被検査面上の欠陥を検出する。続いて、ステッ
プＳ２において、欠陥情報収集手段６により上記検査処
理手段４で得られた欠陥検出情報を収集する。さらに、
ステップＳ３において、収集された欠陥の種類がハジ
キ、塗料ブツ、ゴミブツ、キズ等のいずれの種類である
かを欠陥種判定手段７により判定する。次に、ステップ
Ｓ４において、情報入力手段８を用いて車種及び被検査
面の塗料情報を入力し、この入力情報と判定された欠陥
種情報に基づき、ステップＳ５において、欠陥統計処理
手段９により欠陥の種類ごとの欠陥数さらには塗装色の
種類及び被検査面の部位毎に存在する欠陥種ごとの欠陥
数を統計処理する。続いて、ステップＳ６において、上
記統計処理情報及び塗装ラインでの経験的な欠陥特定情
報に基づき、発生源推定手段１０により欠陥の発生源を
特定する。最後に、プリンター等の表示／指示手段１１
により上記発生源の特定情報を表示して告知する。
【００３６】ここで、上記照明手段１及び照明手段によ
る明暗パターンの形成手法について説明する。
る明暗パターンの形成手法について説明する。
【００３７】照明手段１は、光源の光を被検査面に無駄
なくかつ斑なく照射するために、光源の裏側に白色もし
くは光を拡散反射するよう表面処理された背面板を有
し、この背面板に複数の光源がほぼ等間隔に取り付けら
れた構造となっている。
なくかつ斑なく照射するために、光源の裏側に白色もし
くは光を拡散反射するよう表面処理された背面板を有
し、この背面板に複数の光源がほぼ等間隔に取り付けら
れた構造となっている。
【００３８】また、Ｕ字管タイプの蛍光灯が、背面板に
ほぼ等間隔に取付られており、この蛍光灯は、１つの背
面板の被検査物体側に例えば２列計４本取り付けられ、
その裏側に蛍光灯を高周波点灯させる電源が取り付けら
れて照明ユニットを形成している。このような照明ユニ
ットをアーチ形状をした支柱（不図示）に隙間無く取り
付けることにより、上記照明手段１が実現できる。
ほぼ等間隔に取付られており、この蛍光灯は、１つの背
面板の被検査物体側に例えば２列計４本取り付けられ、
その裏側に蛍光灯を高周波点灯させる電源が取り付けら
れて照明ユニットを形成している。このような照明ユニ
ットをアーチ形状をした支柱（不図示）に隙間無く取り
付けることにより、上記照明手段１が実現できる。
【００３９】図４は、光拡散シートとしての明暗パター
ンシート１０５及びシートガイド１０６の構成を示す斜
視図であり、この明暗パターンシート１０５は、光を拡
散する作用を持ち、かつ、被検査物体の横断面輪郭形状
に沿うように容易に変形できるような、例えばシート状
のものに、例えば艶消し黒色のマスキングテープのよう
なもので所定の明暗パターンが施されたものである。光
を拡散する理由は、ボディ５がメタリック塗装されるよ
うな場合に、メタリックの光輝材の影響を抑えるためで
ある。さらに、明暗パターンシート（拡散シート）１０
５は、狭い明暗ストライプパターンと広い明暗ストライ
プパターンを合わせて持つ複合型明暗ストライプパター
ンとして形成されている。
ンシート１０５及びシートガイド１０６の構成を示す斜
視図であり、この明暗パターンシート１０５は、光を拡
散する作用を持ち、かつ、被検査物体の横断面輪郭形状
に沿うように容易に変形できるような、例えばシート状
のものに、例えば艶消し黒色のマスキングテープのよう
なもので所定の明暗パターンが施されたものである。光
を拡散する理由は、ボディ５がメタリック塗装されるよ
うな場合に、メタリックの光輝材の影響を抑えるためで
ある。さらに、明暗パターンシート（拡散シート）１０
５は、狭い明暗ストライプパターンと広い明暗ストライ
プパターンを合わせて持つ複合型明暗ストライプパター
ンとして形成されている。
【００４０】また、拡散シート１０５がしわの生じ易い
材質でかつこのしわによって陰や照明斑が発生する場合
は、図４に示すように、拡散シート１０５を下方から支
え、かつ、被検査物体の横断面輪郭形状に張るためのシ
ートガイド１０６を用いることで、上述しわの発生を抑
えることができる。このシートガイド１０６は、艶消し
黒色に塗装されており、シートガイドの支柱は、拡散シ
ート１０５の明暗パターンの暗部内に重なるような間隔
となっている。拡散シート１０５とシートガイド１０６
とは，この支柱部分で艶消し黒色のボルト、ナット、ワ
ッシャ等を用いて固定されている（不図示）。
材質でかつこのしわによって陰や照明斑が発生する場合
は、図４に示すように、拡散シート１０５を下方から支
え、かつ、被検査物体の横断面輪郭形状に張るためのシ
ートガイド１０６を用いることで、上述しわの発生を抑
えることができる。このシートガイド１０６は、艶消し
黒色に塗装されており、シートガイドの支柱は、拡散シ
ート１０５の明暗パターンの暗部内に重なるような間隔
となっている。拡散シート１０５とシートガイド１０６
とは，この支柱部分で艶消し黒色のボルト、ナット、ワ
ッシャ等を用いて固定されている（不図示）。
【００４１】さらに、シートガイド１０６には、図４に
示すように、キャスター１０６´が取り付けられてお
り、拡散シート１０５を張った状態で移動できる構造と
なっている。
示すように、キャスター１０６´が取り付けられてお
り、拡散シート１０５を張った状態で移動できる構造と
なっている。
【００４２】明暗パターンの他の実施例としては、図５
に示すように、ピッチ幅の狭い明暗ストライプパターン
から順次ピッチ幅の広い明暗ストライプパターンへ連続
的に変化する連続変化ピッチ型の明暗ストライプパター
ンを構成する光拡散シート２０５を採用することができ
る。
に示すように、ピッチ幅の狭い明暗ストライプパターン
から順次ピッチ幅の広い明暗ストライプパターンへ連続
的に変化する連続変化ピッチ型の明暗ストライプパター
ンを構成する光拡散シート２０５を採用することができ
る。
【００４３】次に、撮像手段により得られる受光画像に
基づいて被検査面上の欠陥を検出しその結果を出力する
検査処理手段について説明する。図６及び図７は、塗装
面における一般的な凹凸欠陥（比較的高角度）を検出す
るための画像処理手段４における画像処理例及び処理フ
ローの一例を示すものである。
基づいて被検査面上の欠陥を検出しその結果を出力する
検査処理手段について説明する。図６及び図７は、塗装
面における一般的な凹凸欠陥（比較的高角度）を検出す
るための画像処理手段４における画像処理例及び処理フ
ローの一例を示すものである。
【００４４】上記照明手段によって明暗パターンの映し
出された被検査面をＣＣＤカメラ３で撮像すると、図６
（ａ）のようになる。この原画像において、凹凸状の欠
陥部では光が乱反射するため、図のように明パターン１
４１では暗部１４３となり現れる。同様に欠陥が暗パタ
ーン１４２にある場合は、明部となり現れる。
出された被検査面をＣＣＤカメラ３で撮像すると、図６
（ａ）のようになる。この原画像において、凹凸状の欠
陥部では光が乱反射するため、図のように明パターン１
４１では暗部１４３となり現れる。同様に欠陥が暗パタ
ーン１４２にある場合は、明部となり現れる。
【００４５】この原画像に対して、微分等のエッジ検出
処理を行い所定のしきい値で二値化すると、図６（ｂ）
に示すように、画像において輝度変化のあった領域つま
り空間周波数の高い領域１４４が白、それ以外の部分１
４６が黒となった二値画像が得られる。
処理を行い所定のしきい値で二値化すると、図６（ｂ）
に示すように、画像において輝度変化のあった領域つま
り空間周波数の高い領域１４４が白、それ以外の部分１
４６が黒となった二値画像が得られる。
【００４６】次に、この二値画像の白画素に対して、ラ
ベリング（番号付け）及び面積／重心計算を行う。二値
画像の白画素において欠陥は孤立点として現われ、明暗
パターンの境界線１４４は画面の上下を横切るような大
きな物体となることから、所定の判定値で面積判定を行
い面積の小さい孤立点のみを抽出すると、図６（ｃ）に
示すような画像となる。
ベリング（番号付け）及び面積／重心計算を行う。二値
画像の白画素において欠陥は孤立点として現われ、明暗
パターンの境界線１４４は画面の上下を横切るような大
きな物体となることから、所定の判定値で面積判定を行
い面積の小さい孤立点のみを抽出すると、図６（ｃ）に
示すような画像となる。
【００４７】ここで、ゆず肌といった欠陥にはならない
塗装面上の凹凸があると、図６（ｃ）に示すように、欠
陥１４３と共に孤立点１４５（以下、これをノイズと称
す）として抽出される場合がある。
塗装面上の凹凸があると、図６（ｃ）に示すように、欠
陥１４３と共に孤立点１４５（以下、これをノイズと称
す）として抽出される場合がある。
【００４８】また、図８は、上記図６及び図７で示した
塗装面における一般的な凹凸欠陥（比較的高角度）の検
出と同時に、緩い凹凸欠陥をも検出するための画像処理
（強調）フローの一例を示すものである。
塗装面における一般的な凹凸欠陥（比較的高角度）の検
出と同時に、緩い凹凸欠陥をも検出するための画像処理
（強調）フローの一例を示すものである。
【００４９】ここで、一般的な凹凸欠陥（比較的高角度
の欠陥）の検出は、上記図６及び図７に示すものと同様
であるので省略する。上記照明手段によって明暗パター
ンの映し出された被検査面をＣＣＤカメラ３で撮像する
と、図９（ａ）のようになる。この原画像において、緩
い凹凸状の欠陥部では光の乱反射（角度）が小さいた
め、この緩い凹凸状の欠陥部を明暗パターンの中央で検
出するのは難しい。
の欠陥）の検出は、上記図６及び図７に示すものと同様
であるので省略する。上記照明手段によって明暗パター
ンの映し出された被検査面をＣＣＤカメラ３で撮像する
と、図９（ａ）のようになる。この原画像において、緩
い凹凸状の欠陥部では光の乱反射（角度）が小さいた
め、この緩い凹凸状の欠陥部を明暗パターンの中央で検
出するのは難しい。
【００５０】一方、図９（ａ）に示すような明暗パター
ン境界部では、明暗縞の位置関係から反対側の縞パター
ンを反射することができるため、微分等のエッジ処理画
面ではこの境界上の欠陥は、図９（ｂ）に示すように高
い輝度点となる。この微分画面にて、算出により得られ
た明暗パターン境界部の輝度平均＋αのしきい値を用い
て二値化処理を行うと、図９（ｃ）に示すように、輝度
変化大の領域つまり空間周波数の高い領域（欠陥）が
白、明暗パターン境界部を含むそれ以外の部分が黒とな
る二値画像が得られる。この二値画像の白画素に対し
て、ラベリング（番号付け）及び面積／重心計算を行
う。二値画像の白画素において、欠陥は孤立点であるた
め、所定の判定値で面積判定を行い面積の小さい孤立点
のみを抽出すると、図９（ｄ）のような画像となる。
ン境界部では、明暗縞の位置関係から反対側の縞パター
ンを反射することができるため、微分等のエッジ処理画
面ではこの境界上の欠陥は、図９（ｂ）に示すように高
い輝度点となる。この微分画面にて、算出により得られ
た明暗パターン境界部の輝度平均＋αのしきい値を用い
て二値化処理を行うと、図９（ｃ）に示すように、輝度
変化大の領域つまり空間周波数の高い領域（欠陥）が
白、明暗パターン境界部を含むそれ以外の部分が黒とな
る二値画像が得られる。この二値画像の白画素に対し
て、ラベリング（番号付け）及び面積／重心計算を行
う。二値画像の白画素において、欠陥は孤立点であるた
め、所定の判定値で面積判定を行い面積の小さい孤立点
のみを抽出すると、図９（ｄ）のような画像となる。
【００５１】ここで、上記図８及び図９で示した画像処
理（強調）手段の二値化領域判定部及び分割二値化処理
部の例について説明する。
理（強調）手段の二値化領域判定部及び分割二値化処理
部の例について説明する。
【００５２】二値化領域判定部は、図１０及び図１１に
示すように、明暗ストライプ原画像を明部または暗部の
ピッチ幅の狭い領域（小ピッチ）と広い領域（大ピッ
チ）とに判定分割し、狭い領域は上記で算出されたしき
い値２、広い領域は同じく上記で算出されたしきい値１
を用いて二値化処理を行う。これにより、検出処理の効
率化が達成される。また、上記の明暗ストライプの原画
像において背景等の非検査面がある場合は、図１２に示
すように、明暗ストライプのピッチ幅Ｌが、所定値Ｌ０
以上の場合には、不要な領域と判断して所定のしきい値
３を適用し、所定値Ｌ１以下の場合には、狭い領域と判
断して上記で算出されたしきい値２を適用し、Ｌ０＞Ｌ
＞Ｌ１の場合は、広い領域と判定して上記で算出された
しきい値１を適用して二値化処理する。これにより、誤
検出が防止できる。
示すように、明暗ストライプ原画像を明部または暗部の
ピッチ幅の狭い領域（小ピッチ）と広い領域（大ピッ
チ）とに判定分割し、狭い領域は上記で算出されたしき
い値２、広い領域は同じく上記で算出されたしきい値１
を用いて二値化処理を行う。これにより、検出処理の効
率化が達成される。また、上記の明暗ストライプの原画
像において背景等の非検査面がある場合は、図１２に示
すように、明暗ストライプのピッチ幅Ｌが、所定値Ｌ０
以上の場合には、不要な領域と判断して所定のしきい値
３を適用し、所定値Ｌ１以下の場合には、狭い領域と判
断して上記で算出されたしきい値２を適用し、Ｌ０＞Ｌ
＞Ｌ１の場合は、広い領域と判定して上記で算出された
しきい値１を適用して二値化処理する。これにより、誤
検出が防止できる。
【００５３】ここで、明暗ストライプパターンをピッチ
幅の狭い領域と広い領域とに分割するＸ軸座標Ｘ０とし
ては、ｎ個のＹ軸上の座標Ｙ１，Ｙ２，…，Ｙｎにおい
て、ピッチ幅ＬがＬ０以上となるｎ個のＸ軸上の座標Ｘ
１０，Ｘ２０，…Ｘｎ０を求め、次式（１）に代入して
得られたその平均値Ｘ０を適用する。
幅の狭い領域と広い領域とに分割するＸ軸座標Ｘ０とし
ては、ｎ個のＹ軸上の座標Ｙ１，Ｙ２，…，Ｙｎにおい
て、ピッチ幅ＬがＬ０以上となるｎ個のＸ軸上の座標Ｘ
１０，Ｘ２０，…Ｘｎ０を求め、次式（１）に代入して
得られたその平均値Ｘ０を適用する。
【００５４】 以上により得られた処理データから欠陥のみを抽出する
ための追跡処理４２を図７及び図１３を用いて説明す
る。上記のような画像処理手段において、孤立点を抽出
する処理を時間的に連続して行うと、その結果得られる
面積判定画像は図１３（ａ）〜（ｆ）のようになり、こ
れらを重ねると図１３（ｇ）のようになる。
ための追跡処理４２を図７及び図１３を用いて説明す
る。上記のような画像処理手段において、孤立点を抽出
する処理を時間的に連続して行うと、その結果得られる
面積判定画像は図１３（ａ）〜（ｆ）のようになり、こ
れらを重ねると図１３（ｇ）のようになる。
【００５５】つまり、カメラ及び照明手段は固定されて
おり、一方、被検査物体であるボディ５は移動するの
で、カメラ画像においてボディ表面にある欠陥２１１
は、ボディの移動に応じて図１３（ｇ）の矢印の方向に
移動するが、ノイズ２１２はボディ５の移動とは無関係
にランダムに発生する。
おり、一方、被検査物体であるボディ５は移動するの
で、カメラ画像においてボディ表面にある欠陥２１１
は、ボディの移動に応じて図１３（ｇ）の矢印の方向に
移動するが、ノイズ２１２はボディ５の移動とは無関係
にランダムに発生する。
【００５６】よって、時間的に異なる連続した面積判定
画像から、ボディ５の移動量及び移動方向と所定の条件
で一致するものが、最終的に欠陥２１１と判断できる。
画像における欠陥２１１の移動方向は、カメラ３に対し
てボディ５がどのような方向で通過するかによって決定
されるため、本実施例のようにカメラ３の位置が固定さ
れかつボディ５の搬送方向が常に同じであるならば、各
カメラ毎に決定できる。
画像から、ボディ５の移動量及び移動方向と所定の条件
で一致するものが、最終的に欠陥２１１と判断できる。
画像における欠陥２１１の移動方向は、カメラ３に対し
てボディ５がどのような方向で通過するかによって決定
されるため、本実施例のようにカメラ３の位置が固定さ
れかつボディ５の搬送方向が常に同じであるならば、各
カメラ毎に決定できる。
【００５７】さらに、カメラ３の視野が、ボディ５の搬
送方向に平行に設定されていれば、欠陥は画像中の水平
方向もしくは垂直方向に移動することになる。本実施例
では、図１３（ｇ）に示すように、欠陥２１１が画像中
を真横（矢印）に移動するような向きに、カメラ３が固
定されているものとする。
送方向に平行に設定されていれば、欠陥は画像中の水平
方向もしくは垂直方向に移動することになる。本実施例
では、図１３（ｇ）に示すように、欠陥２１１が画像中
を真横（矢印）に移動するような向きに、カメラ３が固
定されているものとする。
【００５８】このようにして得られた時間的に異なる連
続した画像において、まず初めに、各々の画像の白画素
におけるＹ方向（画面の縦方法）の重心座標の比較を行
う。上記のように、欠陥２１１は画像中を真横に移動す
るため、２つの画像間でＹ方向の重心座標がほぼ同じ白
画素があれば、その白画素が欠陥２１１である可能性が
高いと判断できる。従って、この白画素を欠陥候補とし
てメモリに記憶しておく。
続した画像において、まず初めに、各々の画像の白画素
におけるＹ方向（画面の縦方法）の重心座標の比較を行
う。上記のように、欠陥２１１は画像中を真横に移動す
るため、２つの画像間でＹ方向の重心座標がほぼ同じ白
画素があれば、その白画素が欠陥２１１である可能性が
高いと判断できる。従って、この白画素を欠陥候補とし
てメモリに記憶しておく。
【００５９】次に、上記欠陥候補中の白画素において、
２つの画像間のＸ方向の重心座標の差が、画像における
移動画素数を表わし、その配列方向が移動方向を表わす
ので、これらとボディ移動量から算出した実移動画素数
及び画像におけるボディ５の移動方向とを比較し、それ
らの差が、所定の範囲内（一致しているものとみなす範
囲内）にあれば、その白画素が欠陥である可能性がさら
に高いと判断できる。従って、その白画素の時間的に新
しいＸ，Ｙ重心座標をメモリに記憶しておく。
２つの画像間のＸ方向の重心座標の差が、画像における
移動画素数を表わし、その配列方向が移動方向を表わす
ので、これらとボディ移動量から算出した実移動画素数
及び画像におけるボディ５の移動方向とを比較し、それ
らの差が、所定の範囲内（一致しているものとみなす範
囲内）にあれば、その白画素が欠陥である可能性がさら
に高いと判断できる。従って、その白画素の時間的に新
しいＸ，Ｙ重心座標をメモリに記憶しておく。
【００６０】上記のような一連の処理を繰り返し行い、
１つの白画素において、上記比較の結果一致する回数が
所定の回数以上になった場合、その白画素を欠陥と判定
し（図７中の欠陥判定）、欠陥リストに最終的な重心座
標及び面積を書き込み記憶する。
１つの白画素において、上記比較の結果一致する回数が
所定の回数以上になった場合、その白画素を欠陥と判定
し（図７中の欠陥判定）、欠陥リストに最終的な重心座
標及び面積を書き込み記憶する。
【００６１】追跡処理手段４２は、上記のような処理を
ボディ５がカメラ視野に映っている間連続して行い、ボ
ディ５が通過した後、上記欠陥リストをホストコンピュ
ータ４３に送る。
ボディ５がカメラ視野に映っている間連続して行い、ボ
ディ５が通過した後、上記欠陥リストをホストコンピュ
ータ４３に送る。
【００６２】次に、欠陥種判定手段７による欠陥の種類
の判定処理について説明する。
の判定処理について説明する。
【００６３】図１４は、欠陥種判定処理を示すフローチ
ャートである。先ず、上記検査処理手段４により得られ
る各種欠陥検出情報すなわち面積及び形状等の欠陥サイ
ズ情報と、二値化処理１又は二値化処理２のいずれであ
るか、すなわち二値化処理の種類及び追跡処理回数等の
検出処理情報とを欠陥情報収集手段６により収集する。
ャートである。先ず、上記検査処理手段４により得られ
る各種欠陥検出情報すなわち面積及び形状等の欠陥サイ
ズ情報と、二値化処理１又は二値化処理２のいずれであ
るか、すなわち二値化処理の種類及び追跡処理回数等の
検出処理情報とを欠陥情報収集手段６により収集する。
【００６４】続いて、上記欠陥情報収集手段６で収集さ
れた面積、形状等の欠陥サイズ情報および二値化処理
種、追跡処理回数等の検出処理情報に基づき、図１４に
示すように、ゴミブツ、塗料色ブツ、ハジキ、キズ等の
全ての塗装欠陥の種類を判定する。
れた面積、形状等の欠陥サイズ情報および二値化処理
種、追跡処理回数等の検出処理情報に基づき、図１４に
示すように、ゴミブツ、塗料色ブツ、ハジキ、キズ等の
全ての塗装欠陥の種類を判定する。
【００６５】まず、二値化処理種が二値化処理２でかつ
追跡処理回数Ｎが所定値Ｎ０より小さい場合は、緩い凹
欠陥であるハジキと判定される。また、同様に二値化処
理種が二値化処理２でかつ検出レベル頻度が高いすなわ
ち追跡処理回数ＮがＮ０以上の値の場合は、塗料色ブツ
と判定される。
追跡処理回数Ｎが所定値Ｎ０より小さい場合は、緩い凹
欠陥であるハジキと判定される。また、同様に二値化処
理種が二値化処理２でかつ検出レベル頻度が高いすなわ
ち追跡処理回数ＮがＮ０以上の値の場合は、塗料色ブツ
と判定される。
【００６６】一方、二値化処理種が二値化処理１の場合
は、サイズ比γが所定値γ０より大きいか小さいかを判
断し、γ０以上の場合はさらに面積変化比ηが所定値η
０より小さいか大きいかを判断し、η０以上の場合は塗
料色ブツと判定され、η０よりも小さい場合は凸欠陥で
あるゴミブツと判定される。また、サイズ比γがγ０よ
りも小さい場合は、糸ゴミ等を含んだ線状のキズと判定
される。
は、サイズ比γが所定値γ０より大きいか小さいかを判
断し、γ０以上の場合はさらに面積変化比ηが所定値η
０より小さいか大きいかを判断し、η０以上の場合は塗
料色ブツと判定され、η０よりも小さい場合は凸欠陥で
あるゴミブツと判定される。また、サイズ比γがγ０よ
りも小さい場合は、糸ゴミ等を含んだ線状のキズと判定
される。
【００６７】次に、欠陥統計処理手段９における統計処
理について説明する。この統計処理においては、上記欠
陥種判定手段７により得られた欠陥種情報と情報入力手
段８により入力された車種、塗料種及び塗料色等の入力
情報とに基づいて、車種、被検査面が位置するボディ部
位、塗料種、塗料色毎に、検出される欠陥種（ゴミブ
ツ，ハジキ，塗料色ブツ，キズ）の区分けを行い、これ
ら欠陥種ごとの欠陥数を所定の基準検査台数ごとに統計
処理している。
理について説明する。この統計処理においては、上記欠
陥種判定手段７により得られた欠陥種情報と情報入力手
段８により入力された車種、塗料種及び塗料色等の入力
情報とに基づいて、車種、被検査面が位置するボディ部
位、塗料種、塗料色毎に、検出される欠陥種（ゴミブ
ツ，ハジキ，塗料色ブツ，キズ）の区分けを行い、これ
ら欠陥種ごとの欠陥数を所定の基準検査台数ごとに統計
処理している。
【００６８】表１は、車種ごとに統計処理を行った例で
あり、表２は、塗料種ごとに統計処理を行った例であ
る。具体的には、ボディ５の被検査面部位として、垂直
面と水平面とに区分けし、さらに、この垂直面につき、
上，中，下の３つの領域に、又、水平面につき右，左の
２つの領域に区分けを行って、これらそれぞれの領域で
検出される欠陥をその種類ごとに区分けすると共に欠陥
種ごとの欠陥数をカウントし、１台当たりの欠陥数とし
て表わしている。例えば、表１においては、車種Ａにつ
き、ボディ５の垂直上部領域にゴミブツが１．２個／
台、ボディ５の垂直面中部領域にゴミブツが０．１個／
台、その他の領域にはゴミブツは存在しないという結果
となっている。
あり、表２は、塗料種ごとに統計処理を行った例であ
る。具体的には、ボディ５の被検査面部位として、垂直
面と水平面とに区分けし、さらに、この垂直面につき、
上，中，下の３つの領域に、又、水平面につき右，左の
２つの領域に区分けを行って、これらそれぞれの領域で
検出される欠陥をその種類ごとに区分けすると共に欠陥
種ごとの欠陥数をカウントし、１台当たりの欠陥数とし
て表わしている。例えば、表１においては、車種Ａにつ
き、ボディ５の垂直上部領域にゴミブツが１．２個／
台、ボディ５の垂直面中部領域にゴミブツが０．１個／
台、その他の領域にはゴミブツは存在しないという結果
となっている。
【００６９】
【表１】
【００７０】
【表２】
【００７１】次に、発生源推定手段１０における欠陥の
発生源を推定する処理について説明する。図１５は、欠
陥の発生源推定処理を示すフローチャートである。この
発生源推定処理では、上記欠陥統計処理手段９により得
られる統計処理情報、具体的には車種分類での欠陥数、
塗料／色分類での欠陥数、車体（ボディ）部位分類での
欠陥数、欠陥種分類での欠陥数等に基づいて推定処理が
行われる。図１５に示すように、先ず、ステップＳ１に
おいて、車種分類での欠陥数が所定値ａ以下か否かが判
断され、所定値ａ以下の場合は、ステップＳ２に進ん
で、塗料／色分類での欠陥数が所定値ｂ以下か否かが判
断される。この判断において、欠陥数が所定値ｂ以下の
場合は、ステップＳ３に進んで、車体部位分類での欠陥
数が所定値ｃ以下か否かが判断される。ここで、欠陥数
が所定値ｃ以下の場合は、さらにステップＳ４に進ん
で、欠陥種分類での欠陥数が所定値ｄ以下か否かが判断
され、この判断において欠陥数が所定値ｄ以下の場合
は、特に塗装ライン上での不具合はなく正常と判断され
る。
発生源を推定する処理について説明する。図１５は、欠
陥の発生源推定処理を示すフローチャートである。この
発生源推定処理では、上記欠陥統計処理手段９により得
られる統計処理情報、具体的には車種分類での欠陥数、
塗料／色分類での欠陥数、車体（ボディ）部位分類での
欠陥数、欠陥種分類での欠陥数等に基づいて推定処理が
行われる。図１５に示すように、先ず、ステップＳ１に
おいて、車種分類での欠陥数が所定値ａ以下か否かが判
断され、所定値ａ以下の場合は、ステップＳ２に進ん
で、塗料／色分類での欠陥数が所定値ｂ以下か否かが判
断される。この判断において、欠陥数が所定値ｂ以下の
場合は、ステップＳ３に進んで、車体部位分類での欠陥
数が所定値ｃ以下か否かが判断される。ここで、欠陥数
が所定値ｃ以下の場合は、さらにステップＳ４に進ん
で、欠陥種分類での欠陥数が所定値ｄ以下か否かが判断
され、この判断において欠陥数が所定値ｄ以下の場合
は、特に塗装ライン上での不具合はなく正常と判断され
る。
【００７２】一方、ステップＳ１ないしステップＳ４の
それぞれにおいて、欠陥数がそれぞれの所定値ａ，ｂ，
ｃ，ｄよりも大きいと判断された場合は、ステップＳ５
に進んで、欠陥のサイズ／形状／発生頻度等の分類が行
われ、続いて、ステップＳ６において、経験的に得られ
た塗装ラインの欠陥不具合特定情報と上記欠陥統計処理
情報とが照合される。そして、ステップＳ７において、
塗装ライン構成における欠陥の発生源を特定し、ステッ
プＳ８において、その異常状態を表示／指示する。
それぞれにおいて、欠陥数がそれぞれの所定値ａ，ｂ，
ｃ，ｄよりも大きいと判断された場合は、ステップＳ５
に進んで、欠陥のサイズ／形状／発生頻度等の分類が行
われ、続いて、ステップＳ６において、経験的に得られ
た塗装ラインの欠陥不具合特定情報と上記欠陥統計処理
情報とが照合される。そして、ステップＳ７において、
塗装ライン構成における欠陥の発生源を特定し、ステッ
プＳ８において、その異常状態を表示／指示する。
【００７３】上記構成によれば、正確な欠陥識別力と高
い検出精度により、不具合発生時に迅速かつ正確に欠陥
発生源の対策を指示することができる。
い検出精度により、不具合発生時に迅速かつ正確に欠陥
発生源の対策を指示することができる。
【図１】 本発明に係る表面検査装置の一実施例を示す
概略構成図である。
概略構成図である。
【図２】 本発明に係る表面検査装置の一部を構成する
画像処理部を示すブロック図である。
画像処理部を示すブロック図である。
【図３】 本発明に係る表面検査装置の処理フローを示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図４】 本発明に係る表面検査装置の一部を構成する
複合型明暗パターン光拡散シート及びシートガイドを示
す概略斜視図である。
複合型明暗パターン光拡散シート及びシートガイドを示
す概略斜視図である。
【図５】 本発明に係る表面検査装置の一部を構成する
連続変化ピッチ型明暗パターン光拡散シート及びシート
ガイドを示す概略斜視図である。
連続変化ピッチ型明暗パターン光拡散シート及びシート
ガイドを示す概略斜視図である。
【図６】 本発明に係る画像処理手段による画像処理の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図７】 本発明に係る表面検査処理を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図８】 本発明に係る表面検査処理の他の実施例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図９】 本発明に係る画像処理手段による画像処理の
他の実施例を示す図である。
他の実施例を示す図である。
【図１０】 本発明に係る二値化処理を説明するための
図である。
図である。
【図１１】 本発明に係る二値化処理を説明するための
図である。
図である。
【図１２】 本発明に係る二値化処理において背景等の
非検査面が存在する場合の二値化処理を説明するための
図である。
非検査面が存在する場合の二値化処理を説明するための
図である。
【図１３】 本発明に係る画像処理手段により面積判定
が行われた画像を示す図である。
が行われた画像を示す図である。
【図１４】 本発明に係る欠陥種判定手段による判定処
理を示すフローチャートである。
理を示すフローチャートである。
【図１５】 本発明に係る発生源推定手段による欠陥の
発生源を推定する処理を示すフローチャートである。
発生源を推定する処理を示すフローチャートである。
１ 照明手段 ２ カメラスタンド ３ ＣＣＤカメラ（撮像手段） ４ 検査処理手段 ５ ボディ（被検査物体） ６ 欠陥情報収集手段 ７ 欠陥種判定手段 ８ 情報入力手段 ９ 欠陥統計処理手段 １０ 発生源推定手段 １１ 表示／指示手段 １３ エッジ検出部 １４，１５ しきい値算出部 １６，１７ 二値化処理部 １８ 領域判定部 ４１ 画像処理部 ４２ 追跡処理部 ４３ ホストコンピュータ １０５ 複合型明暗ストライプパターン光拡散シート １０６ シートガイド ２０５ 連続変化ピッチ型明暗ストライプパターン光拡
散シート
散シート
Claims (12)
- 【請求項１】 被検査物体の被検査面に光を照射し、被
検査面からの反射光に基づいて受光画像を形成し、前記
受光画像に基づいて被検査面上に存在する欠陥を検出す
る表面検査装置であって、 被検査物体を囲むような門型形状に配置された光源を含
みかつ被検査面上に所定の明暗パターンを形成する照射
手段と、被検査物体を囲むような門型形状に配置固定さ
れかつ被検査面からの反射光に基づいて複数の受光画像
を形成する撮像手段と、前記撮像手段により得られる受
光画像に基づいて被検査面上の欠陥を検出しその検出情
報を出力する検査処理手段と、前記検査処理手段により
得られる欠陥情報を収集する欠陥情報収集手段と、前記
欠陥情報収集手段により収集された欠陥の種類を判定す
る欠陥種判定手段と、被検査物体の種類及び被検査面の
塗料情報を入力する情報入力手段と、前記欠陥種判定手
段により判定された欠陥種情報及び前記情報入力手段に
より入力された入力情報に基づき少なくとも欠陥の種類
及び欠陥数を統計処理する欠陥統計処理手段と、前記欠
陥統計処理手段により得られる統計処理情報及び経験的
な欠陥の特定情報に基づいて欠陥の発生源を推定する発
生源推定手段と、を有することを特徴とする表面検査装
置。 - 【請求項２】 前記欠陥情報収集手段は、前記検査処理
手段により得られる欠陥サイズ情報及び検出処理情報を
収集する、ことを特徴とする請求項１記載の表面検査装
置。 - 【請求項３】 前記欠陥種判定手段は、前記欠陥情報収
集手段により収集された欠陥サイズ情報及び検査処理情
報に基づいて欠陥の種類を判定する、ことを特徴とする
請求項２記載の表面検査装置。 - 【請求項４】 前記欠陥統計処理手段は、前記欠陥種判
定手段により判定された欠陥種情報及び前記情報入力手
段により入力された入力情報に基づき、塗装色の種類及
び被検査面の部位毎に存在する欠陥種ごとの欠陥数を統
計処理する、ことを特徴とする請求項１記載の表面検査
装置。 - 【請求項５】 前記照明手段の光源からの光を明暗パタ
ーンの拡散光による面照明として被検査面に照射させる
ような所定の明暗パターンを有する光拡散シートが前記
光源と被検査物体との間に設けられており、前記光拡散
シートに形成される明暗パターンは、幅狭の明暗ストラ
イプパターンと幅広の明暗ストライプパターンを有する
複合型明暗ストライプパターンであることを特徴とする
請求項１記載の表面検査装置。 - 【請求項６】 前記照明手段の光源からの光を明暗パタ
ーンの拡散光による面照明として被検査面に照射させる
ような所定の明暗パターンを有する複数の光拡散シート
が前記光源と被検査物体との間に設けられ、前記複数の
光拡散シートには、ピッチ幅の狭い明暗ストライプパタ
ーンを有する光拡散シート及びピッチ幅の広い明暗スト
ライプパターンを有する光拡散シートが含まれることを
特徴とする請求項１記載の表面検査装置。 - 【請求項７】 前記照明手段の光源からの光を明暗パタ
ーンの拡散光による面証明として被検査面に照射させる
ような所定の明暗パターンを有する光拡散シートが前記
光源と被検査物体との間に設けられており、前記光拡散
シートに形成される明暗パターンは、連続的にピッチ幅
が変化する連続変化ピッチ型明暗ストライプパターンで
あることを特徴とする請求項１記載の表面検査装置。 - 【請求項８】 前記検査処理手段は、撮像手段により得
られた受光画像の画像情報における空間周波数成分のう
ち所定レベル以上の高周波数成分のみを抽出する画像処
理手段と、前記画像処理手段により処理されかつ同一の
撮像手段により撮像された時間的に異なる画像情報から
被検査物体の移動量及び移動方向と所定条件下で一致す
る画像情報を追跡して検出する追跡処理手段とを有する
ことを特徴とする請求項１記載の表面検査装置。 - 【請求項９】 前記検査処理手段は、撮像手段により得
られた受光画像の画像情報における空間周波数成分のう
ち複数のタイプの明暗パターンに対応する各々の所定レ
ベル以上の高周波数成分を同時に抽出する画像処理手段
と、前記画像処理手段により処理されかつ同一の撮像手
段により撮像された時間的に異なる画像情報から被検査
物体の移動量及び移動方向と所定条件下で一致する画像
情報を追跡して検出する追跡処理手段とを有することを
特徴とする請求項１記載の表面検査装置。 - 【請求項１０】 前記画像処理手段は、撮像手段により
得られた明暗パターンを有する画像情報に対してエッジ
検出処理を行いかつ所定輝度レベル以上の成分のみを抽
出するべく、エッジ検出処理した処理画像情報における
エッジ輝度レベルに関する物理量に基づいて所定の演算
を行いしきい値を算出する第１のしきい値算出手段と、
エッジ検出処理した処理画像情報に発生するノイズに関
する物理量に基づいて所定の演算を行いしきい値を算出
する第２のしきい値算出手段と、前記第１及び第２のし
きい値算出手段により算出された各々のしきい値に基づ
いて二値化処理を行う二値化処理手段とを有することを
特徴とする請求項９記載の表面検査装置。 - 【請求項１１】 前記二値化処理手段は、撮像手段によ
り得られた複数のタイプの明暗パターン領域を有する画
像情報において、明暗パターンのピッチ幅を算出して所
定値と比較し、前記明暗パターンが複数のタイプの明暗
パターンのいずれの領域に含まれるかを判定する二値化
領域判定手段と、前記二値化領域判定手段により判定さ
れた分割領域に対して前記第１及び第２しきい値算出手
段により算出された各々のしきい値を適用し同時に二値
化処理を行う分割型二値化処理手段とを有することを特
徴とする請求項１０記載の表面検査装置。 - 【請求項１２】 前記二値化処理手段は、撮像手段によ
り得られた複数のタイプの明暗パターン及び非検査面領
域を有する画像情報において、明暗パターンのピッチ幅
を算出して複数の所定値と比較し、前記明暗パターンが
いずれの領域に含まれるかを判定する二値化領域判定手
段と、前記二値化領域判定手段により判定された分割領
域に対して前記第１及び第２しきい値算出手段により算
出された各々のしきい値及び非検査面領域用の所定しき
い値を適用し同時に二値化処理を行う分割型二値化処理
手段を有することを特徴とする請求項１０記載の表面検
査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22853297A JP3503130B2 (ja) | 1997-08-25 | 1997-08-25 | 表面検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22853297A JP3503130B2 (ja) | 1997-08-25 | 1997-08-25 | 表面検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1163959A true JPH1163959A (ja) | 1999-03-05 |
| JP3503130B2 JP3503130B2 (ja) | 2004-03-02 |
Family
ID=16877890
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22853297A Expired - Lifetime JP3503130B2 (ja) | 1997-08-25 | 1997-08-25 | 表面検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3503130B2 (ja) |
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| US11727667B2 (en) | 2020-12-09 | 2023-08-15 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Computer-readable storage medium, image processing apparatus, and method for image processing |
| US11869215B2 (en) | 2020-12-09 | 2024-01-09 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Computer-readable storage medium, image processing apparatus, and method for image processing |
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-
1997
- 1997-08-25 JP JP22853297A patent/JP3503130B2/ja not_active Expired - Lifetime
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|---|---|
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