JPS60225032A - Defect detection method - Google Patents
Defect detection methodInfo
- Publication number
- JPS60225032A JPS60225032A JP59082340A JP8234084A JPS60225032A JP S60225032 A JPS60225032 A JP S60225032A JP 59082340 A JP59082340 A JP 59082340A JP 8234084 A JP8234084 A JP 8234084A JP S60225032 A JPS60225032 A JP S60225032A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- detected
- image
- boundary
- color
- camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は被検出物体の色むらなどKよる色欠陥および欠
けなどによる形状欠陥などの欠陥を検出する欠陥検出方
法に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Technical Field The present invention relates to a defect detection method for detecting defects such as color defects due to K such as color unevenness and shape defects due to chipping of an object to be detected.
′I!量技術
被検出物体の色むらなどの色欠陥や、欠けなどの形状欠
陥を検出する味に、従来からの方式では、被検出物体を
2値化し、欠陥を検出している。光量〃・らの光線かt
I/、快出切俸の全力10」から)にu・Jされていな
いとき、被検出物体の各面に照射される光量は異なる。'I! Quantitative technology To detect color defects such as color unevenness or shape defects such as chips in an object to be detected, conventional methods convert the object to be detected into binary values to detect defects. Amount of light: Ray of light?
I/, from Kaidashi Kiriyo no Zenryoku 10)), the amount of light irradiated to each surface of the object to be detected differs.
3次冗の仮検出吻俸全デレビカメラで伽偽;して、2次
冗のIII像r得2面以上金−灰に定食するとき、被検
出物体の各1klK照射される光量か異なぁと、欠陥で
ない部分を欠陥であると誤検出したり、人陥である部分
を検出ブることができないなとの人魚かめった。Temporary detection of three-dimensional redundancy is possible with all the digital cameras; and when two or more surfaces are exposed to gold and ash, the amount of light irradiated by 1klK of each object to be detected is different. The mermaid thought that it was impossible to falsely detect parts that were not defects as defects, or to fail to detect parts that were human defects.
さらにこれらの検出力式では、なだらかな元払ひらかあ
ったとき、被検出物体の欠陥の検出か国難であるという
欠点かあった。Furthermore, these detection power formulas had the disadvantage that when there was a gradual prepayment, it was a national disaster to detect defects in the object to be detected.
目 的
本発明の目的は色むらなどによる色欠陥および欠けなど
による形状欠陥などの欠陥を一精度で検出することがで
きる検出力法を提供することである。Purpose An object of the present invention is to provide a detection power method capable of detecting defects such as color defects such as color unevenness and shape defects such as chipping with high accuracy.
実施例
第1図は、本発明の一実施例の検出装置iM】のブロッ
ク図である。検出装置11ti、工業用テレビカメン2
、!rIi両回箭両回上31裟撞・dもなどKよって次
現さhゐ大小面詰4を台み、被検出物体5の6nuα、
β、γ上の欠陥部分ケ検出する。欠陥ttlX力と−よ
、色rc、yいては色むらなどによる色欠??+であり
、(し状tでお・いては欠すなとの形状人目白などであ
る。検出装置1は、工業l+Jテレビカノラ2によって
仮検田セづ捧5會撮像し、制価回路3Vこよって処角・
r行なった後に、大軍回路4Vこよって結果を大小する
。Embodiment FIG. 1 is a block diagram of a detection device iM according to an embodiment of the present invention. Detection device 11ti, industrial TV camera 2
,! rIi both times and both times upper 31 combinations and d are also realized by K, and the 6nuα of the object to be detected 5,
Detect defective parts on β and γ. Defects ttlX power, color rc, y, color missing due to uneven color etc.? ? The detection device 1 takes an image of the tentative test using the industrial l+J television canola 2, and the production circuit 3V. Therefore, the angle of
After performing R, the result is increased or decreased by using the large circuit 4V.
本発明では、被検出物体5の輪¥1)線を検出し、その
j−郭程によって囲1れる匡域部分ごとに、谷面α、β
、γに照射される光量に対応した弁別レベル全設定し、
その弁別レベルに対酷した被侠出物俸5の各曲α、β、
γ上の欠陥部分を検出することを速成する。In the present invention, the circle \1) line of the detected object 5 is detected, and the valley planes α and β are determined for each square area surrounded by the j-circle.
, set all discrimination levels corresponding to the amount of light irradiated to γ,
Each song α, β,
To quickly detect defective parts on γ.
被検出物体5のIIIJα、β上には、第2図に不され
るように、欠陥部分di、d2をそれぞれ有していると
きを想定する。It is assumed that IIIJα and β of the object to be detected 5 have defective portions di and d2, respectively, as shown in FIG.
第3図は、不発明の一実施例の検出力法を説明するため
のフローチャート、第4図は不発明の一実施例の伊田方
法を説明するための糸杭図である。FIG. 3 is a flowchart for explaining the detection power method of one embodiment of the invention, and FIG. 4 is a thread diagram for explaining the Ida method of one embodiment of the invention.
第1凶、掲2図および第4図を蚕照して、第3図につい
て説明する。ステップnlで1よ、検出装置べlの1朱
用テレビカメラ2(!1″用いて、第4図(1)に不さ
れている4!i検出物俸5を撮像する。ステップn2V
ζおいてjilI(ljt1回路3け、工業用テレビカ
メラ2によって撮像され、2(+11化された第4図(
2)にlドさnる慧lLu1像を、方向微分し、細線化
画像を得る。Figure 3 will be explained by referring to Figure 1, Figure 2, and Figure 4. In step nl, the 4!i detected object 5 shown in FIG.
At
2) Differentiate the image of Lu1 in the direction to obtain a thinned image.
ステップn3では、ステップ02において得られたi4
](線化1LII像から一郭線を検出すめ。ステップn
4でVよ、ステップn3において得られた輌11−線に
囲1れた面α、β、γに対応した胆域α、β、γVC第
4図13)に示されるようにラベルを付ける。ステップ
n5では、ステップn4においてラベル付けされた領域
ごとの光量の平均値を′躊−出する。光量の平J!=]
値を算出するには、yAi像から任意の光量を示すサン
プルをN個収出し、平均値を算出する。ステップn6で
は、ランダムアクセスメモリ(以下RAMと呼ぶ)3a
に記憶されている光量の平均値と、弁別レベルの相関+
I4I係を示すテーブルより弁別レベルを都きだす。党
員の平均値と弁別レベルの相−闘イポを下すチーグルは
、実験的にめられている。第5図は、光量の平均値と弁
別レベルの相闇関保を不す図である。In step n3, i4 obtained in step 02
] (Line formation 1 Detect a contour line from the LII image. Step n
In step 4, V, label the bile areas α, β, and γ VC as shown in FIG. In step n5, the average value of the amount of light for each area labeled in step n4 is calculated. The amount of light is flat J! =]
To calculate the value, N samples showing an arbitrary light amount are collected from the yAi image, and the average value is calculated. In step n6, random access memory (hereinafter referred to as RAM) 3a
Correlation between the average value of light intensity stored in and the discrimination level +
The discrimination level is determined from the table showing the I4I section. Cheagle, who beats the average value and discrimination level of party members, has been experimentally proven. FIG. 5 is a diagram showing no correlation between the average light amount and the discrimination level.
ステップn7では、ステップn6Vこおいてめられた弁
別レベルに従、つて、第412.It41で不されてい
るようにM@出動物体5欠陥部分を欅きだす。In step n7, according to the discrimination level set in step n6V, the 412th . As done in It41, M@Extract the defective part of the body 5.
被検出物体5の欠陥部分を拵きだすには、第2図にボさ
れている走査線lを用いる。走査線lは第2図の上方間
から下刃向に走査する。In order to locate the defective portion of the object to be detected 5, the scanning line 1 shown in FIG. 2 is used. The scanning line 1 scans from the upper part of FIG. 2 toward the lower blade.
[111α、β、γにおいてそれぞれ異なる弁別レベル
か設定されているため、本発明では一度に阪便出物体5
を走食紛lを用いて検出することができる。[111 Since different discrimination levels are set for α, β, and γ, the present invention
can be detected using xenophages.
以下、第3凶の各ステップを詳しく説明する。Each step of the third evil will be explained in detail below.
まずステップn2VCおいて方向微分を1己明する。First, in step n2VC, the directional differential is explained.
工業ハ」テレヒ゛カメラ2によって1を像された被検出
物体5の画素は、第6図(1)のように表される。The pixels of the object to be detected 5 imaged by the industrial television camera 2 are represented as shown in FIG. 6(1).
′6++IR禦のお度は次式で表される。'6++ The degree of IR is expressed by the following formula.
ΔV=(G+)(+I )−(A+B十C)・ill八
〇へ= (A +1)十G) −(C十F+1)・・・
(21となる。all*Eでの微分散1elh仁1仄式
で表される。ΔV=(G+)(+I)−(A+B×C)・ill80=(A+1)×G)−(C×F+1)...
(It becomes 21. The fine dispersion in all*E is expressed by the formula
、e、E=p冒i1 )1 ) ” −に1)となり、
獣1素Eでの力回愉1eEは次式で表される。, e, E=p 1) 1) ” - becomes 1),
The force recovery 1eE in the beast 1 element E is expressed by the following formula.
Le、=tan ’(Δ■/ΔH)+fC/ 2 =1
<1となり、このようにして/6■索について力同値分
を行なう。Le,=tan'(Δ■/ΔH)+fC/2=1
<1, and in this way, the force equivalence is performed for the /6 ■ search.
以下、ステップn2の仲1線化画像について、説明する
。細猟化j!11像を説明するにあたって、第61Y1
(2)にlII述の微分祖の表が示されている。Hereinafter, the middle line image in step n2 will be explained. Small hunting j! In explaining the 11th image, the 61st Y1
(2) shows a table of the differential ancestors described in II.
l e lA〜l e 11 は、各11!l 素の微
分1111の1川1k E VC泊目し、Leおの方向
と直角力量にある2つの画素の微分111を比軟し、I
elEかこの両瞬の2つの@分愼よりも大きいとき、細
線化If!II−上Vこメ(絶・丁0アドレスにフラグ
を立てる。このように工A、)4+テレビカメラ2によ
って被検出物体5の全唄脹全定食し、フラグを立ててゆ
く。フラグを立ててゆくことによって被検出物体5の一
郭線か開離になつてゆく。l e lA to l e 11 are each 11! l Calculate the differential 1111 of the element 1k E VC, compare the differential 111 of the two pixels in the direction of Le and the orthogonal force, and
When it is larger than the two @bun of elE or this moment, thinning If! II-Upper V (sets a flag at the 0 address. In this way, work A,) 4+TV camera 2 captures the entire length of the detected object 5 and sets a flag. By setting the flag, the outline of the object to be detected 5 becomes more and more separated.
たとえばe1力・次式て表されるとき、tel、> I
ell) −+61
1 e I b −’ l e l F、 司7)であ
るときフラグを立てる。For example, when e1 force is expressed as the following formula, tel, > I
ell) -+61 1 e I b -' l e l F, Tsukasa 7) Sets a flag.
つきに1り述のフラグeこついて処理を行なう。フラグ
に対しする微分110と、予め定めた値とを比軟し、予
め定めyr−ilnよりもタガ1111か小さいとき、
フラグを消去する。予め定めた憧(]:政切な1貝に設
定すると、欠陥VCよるフラグは消去され、輪郭線のみ
が抽出さ71/)。しかしこのときの輪郭1Mけ述りj
れていることが多い。Each time, the flag e mentioned above is set and processing is performed. Compare the differential 110 with respect to the flag and a predetermined value, and when it is smaller than the predetermined yr-iln by 1111,
Clear the flag. When set to a predetermined yearning (): politically sensitive one shell, the flag due to the defective VC is erased and only the outline is extracted 71/). However, at this time, the outline 1M is described.
It is often
ステップn3における怜!1IIS線を恢出する力泳に
ライて、説明する。MM臀のコントノストか十分でなか
った9、ノイス゛か多い画像では、〜H5線は011述
の処坤によって単連Mとなる。本部kCとなる〜種間1
4の端点より妬めてる°目する画像とそのl!tlh点
との間で成るii’F 11111関欽を計算し、その
−のもつとも大きい端点へと〜νIs 株k QL長し
てゆく。このとき偲のエツジ点VCふつかる1で延に’
f何なう。このようにして不連続なり罰点と一点全Al
ひつ’I’ 、IIt、Uzl> AI¥ ’in−M
出り”/:)、)11すJl!E Q) uf’ +曲
nb、Vよ ノこ と えVまHi= lEi I −
cos(lEo −△p + ) ・”lllンとなる
。Rei in step n3! I will explain this while following the artist who created the 1IIS line. In an image with a lot of noise and insufficient contrast of the MM buttocks, the ~H5 line becomes a single M by the treatment described in 011. Becomes the headquarters kC ~ Interspecies 1
I'm more jealous than the end point of 4° and the images I see! Calculate the ii'F 11111 relationship between the tlh point and extend ~νIs stock k QL to the largest end point of -. At this time, the edge point of the VC is 1 and it is Nobu'
F What's going on? In this way, discontinuity results in penalty points and one point for all points.
Hitsu'I', IIt, Uzl>AI¥'in-M
Out”/:),)11SJl!E Q) uf' + song nb, V Yo no Ko toeVmaHi= lEi I −
cos(lEo −Δp + )・”lllln.
i=1,2.・・・、8でりり、IEilVJ、局囲点
のりる1点の微分値の大きさであり、Lh−oiイ汀(
する1III像liJ系の敵方のカー11I!、ZEI
VJ、箇囲点Q)鉱かの方向祖でりる〇
ステップn4において1@郭#V′C囲−まitだ頭載
にラベルを付り、ステップn 5 Vcおいて則述のよ
うVこ頭載ことの平均++u f算出し、ステップn6
にふ・いて第もしζ1で示きれる相関チーフルより弁別
レベルを設定する。i=1, 2. ..., 8, IEilVJ, the magnitude of the differential value of one point of the surrounding point, Lh-oii (
1III image LiJ-based enemy car 11I! ,ZEI
VJ, bullet point Q) In the direction of the ore, in step n4, 1@gu #V'C-it is labeled on the header, and in step n 5 Vc, as in the rule statement, V Calculate the average ++u f of this initial value, step n6
The discrimination level is set based on the correlation coefficient that can be expressed by ζ1.
’)’z 77 iJ工菓用テレビカメラ2からl」、
1力さj’L7.>Vこよって出力レベルが異なる。第
7し、J(1)の波Jβ凶1に&分すめことによって第
7図(2)で示される波Jしを得ることかできる。弁別
レベルllは、領域面を弁別するための弁別レベルであ
る。すなわち弁別レベルllと父差する部分X1〜X3
を旬する波形部分W1〜W3は、輪郭線を不している。')'z 77 iJ Koka TV camera 2 to l'',
1 power j'L7. >V The output level differs depending on the voltage. By dividing the wave J(1) into the wave Jβ1, the wave J shown in FIG. 7(2) can be obtained. Discrimination level 11 is a discrimination level for discriminating area planes. In other words, the parts X1 to X3 that differ from discrimination level ll
The waveform portions W1 to W3 having the same shape do not have contour lines.
弁別レベルl!2は、=臘αにおける欠陥1111s分
を検出するための弁別レベルである。弁別レベルI!3
は領域βの入面部分を検出するだめの弁別レベルである
。すなわち弁別レベル12.13と父毘する部分x4〜
x7を旬する波形部分W4〜W7で表される被検出物体
50部分は、欠陥を表している。Discrimination level l! 2 is a discrimination level for detecting 1111s of defects in = α. Discrimination level I! 3
is the discrimination level required to detect the entrance surface portion of region β. In other words, discrimination level 12.13 and paternal part x4~
A portion of the detected object 50 represented by waveform portions W4 to W7 having x7 represents a defect.
弁別レベル12と弁別レベル7!3は、曲α、βに照射
される光源からの光11iによって異なるため、異なる
レベルとなっている。The discrimination level 12 and the discrimination level 7!3 are different levels because they differ depending on the light 11i from the light source that illuminates the songs α and β.
目IJ述の実施例では被検出物体5か3次冗物体であり
、曲α、β、γによって異なる光蓋のときに対応する検
出力泳について述べたけれども、被検出物体5が十■で
あってもよく、色の彩度または色度を検出することもで
きる。In the embodiment described above, the detected object 5 is a three-dimensional redundant object, and the corresponding detection force curve is described when the optical cover is different depending on the curves α, β, and γ. It is also possible to detect the saturation or chromaticity of a color.
+1+述の実施例では工業Mlテレビカメラ2によって
被検出物体を撮像し、2愉化したけれども、いわゆるオ
プテインクランタムアクセスメモリなとの他の装置また
は回路ケ用いてもよい。In the embodiment described above, the object to be detected is imaged by an industrial Ml television camera 2, but other devices or circuits such as a so-called optical random access memory may be used.
効 果 以上のように本発明によれば、鋏恢出物俸の増。effect As described above, according to the present invention, the salary for scissors can be increased.
界を不す4’wν1匁線、筐たrユ仮検出wJ体の色の
境界を不す蜆界線ケ検出し、−郭線またVユ現界椋によ
って杉成される谷頭載ことに、欠陥を検出する良めの弁
別レベル(i−設定したため、−瑣友で被検出物体の欠
陥を検出することができる。The 4'wv1 mome line, which eliminates the boundary, is detected, and the 蜆 boundary line, which eliminates the color boundary of the wJ body, is detected, and the -guo line is also created by the V Yugen Kairou. Since the discrimination level (i-) is set, it is possible to detect defects in the object to be detected at a good discrimination level for detecting defects (i-).
第1図は本発明の一実施例の検出装置H]σ)70ツク
図、第2凶は被検出物体5の糾祝凶、第3凶Vi本発明
の一実施例の検出方法に!、明するためのフローチャー
ト、第4図は本発明の一実施例の恢田力法を説明するた
めの丞机図、刀5図は光ni1の挙句(aと弁別レベル
の相開l#係を小す凶、第6区1は工業用テレビカメラ
2によって撮像される被検出物体5の1IlII″$、
を不す図、第7図は工業ハ]テレビカメラ2から出力さ
れる出力を不す阪Jし凶である。
1・・・検出装置、2・・・工業用テレビカメラ、3・
・・制御回路、4・・・表革回路、5・・・被検出物体
代灯人 弁理士 四救圭−
第1図
す
第2図
1
第
書9
1
第5図
第6図
第7図
2Figure 1 is a detection device H]σ)70 diagram of an embodiment of the present invention, the second error is the detection of the detected object 5, and the third error is the detection method of an embodiment of the present invention! , a flowchart for explaining the method, FIG. 4 is a machine diagram for explaining the Rikita method of one embodiment of the present invention, and FIG. Small scale, 6th ward 1 is 1IlII''$ of the detected object 5 imaged by the industrial television camera 2,
Figure 7 is a diagram showing the difference in the output from the television camera 2. 1...Detection device, 2...Industrial television camera, 3.
... Control circuit, 4... Leather circuit, 5... Detected object representative light person Patent attorney Shikyu Kei - Figure 1 Figure 2 Figure 2 1 Book 9 1 Figure 5 Figure 6 Figure 7 2
Claims (1)
色の境界を示す境界線を検出し、R1j記−郭線または
境界線によって形成される各唄域毎に欠陥を検出するた
めの基準となる弁別レベルを設定し、 [i1記弁別レベルによって被検出物体の欠陥を検出す
ることを特徴とする欠陥検出方法。[Claims] A contour line that excludes the boundary of a song of a detected object or a boundary line that indicates a color boundary of the detected object is detected, and R1j - for each song region formed by the contour line or boundary line. A defect detection method, comprising: setting a discrimination level as a reference for detecting a defect;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59082340A JPS60225032A (en) | 1984-04-24 | 1984-04-24 | Defect detection method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59082340A JPS60225032A (en) | 1984-04-24 | 1984-04-24 | Defect detection method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS60225032A true JPS60225032A (en) | 1985-11-09 |
JPH056656B2 JPH056656B2 (en) | 1993-01-27 |
Family
ID=13771832
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP59082340A Granted JPS60225032A (en) | 1984-04-24 | 1984-04-24 | Defect detection method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS60225032A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0273129A (en) * | 1988-09-09 | 1990-03-13 | Fuji Electric Co Ltd | Device for measuring light distribution of head lamp for automobile or the like |
-
1984
- 1984-04-24 JP JP59082340A patent/JPS60225032A/en active Granted
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0273129A (en) * | 1988-09-09 | 1990-03-13 | Fuji Electric Co Ltd | Device for measuring light distribution of head lamp for automobile or the like |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH056656B2 (en) | 1993-01-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP0372762B1 (en) | Minutia data extraction in fingerprint identification | |
Miao et al. | A hierarchical multiscale and multiangle system for human face detection in a complex background using gravity-center template | |
US3182290A (en) | Character reading system with sub matrix | |
JPS62269279A (en) | Pattern recognition system | |
JPS63257078A (en) | Vector identification device | |
CN110288040A (en) | A kind of similar evaluation method of image based on validating topology and equipment | |
JPS60225032A (en) | Defect detection method | |
Freedman | Advanced technology: Optical character recognition: Machines that read printed matter rely on innovative designs. Systems and their performance are compared | |
JP3447751B2 (en) | Pattern recognition method | |
JPH0760459B2 (en) | Corner detector | |
JP2000294466A (en) | Method and device for generating chip map | |
JP2678021B2 (en) | Fingerprint image input device | |
JPS6143379A (en) | Picture input device | |
JPS63250787A (en) | Method for segmentating character | |
JPH0449148B2 (en) | ||
JPS62192883A (en) | Character string extracting system | |
JPS5957389A (en) | Pattern recognizing device | |
JPH06266890A (en) | Embossed character recognizing device | |
JPH03219384A (en) | Character recognizing device | |
JPH02257381A (en) | Sorting of image, sorting of and identifier for character in image and fine line conversion of image | |
JPS58170024A (en) | Recognition device | |
Wang et al. | Normality verification of the vision camera for automated visual inspection | |
JPS61173103A (en) | Image area measuring circuit | |
JPH0660226A (en) | Character reader | |
JPS58170027A (en) | Recognition device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
EXPY | Cancellation because of completion of term |