WO1992015864A1 - Method of automatically detecting defects of object to be inspected - Google Patents

Method of automatically detecting defects of object to be inspected Download PDF

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Kenji Uesugi
Michihiro Shimada
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The Furukawa Electric Co., Ltd.
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    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/178—Methods for obtaining spatial resolution of the property being measured
    • G01N2021/1782—In-depth resolution

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting defects in an inspection object by using both optical means and electric (electronic) means, and automatically determining the type of the detected defects.
  • a sample with a thickness of about 0.05 to 2 mm was cut from the insulation layer and the types of defects contained in the sample A method has been adopted in which the number, size, and size are magnified with a microscope and visually observed.
  • This observation method involves detecting a defect in a sample, identifying the type of the detected defect from its color and shape characteristics, and determining the size of the detected defect (length x width x thickness). ) Is divided into three stages: measurement and measurement.
  • defects in rubber and plastic insulated cables are classified into three types: bumpers, black foreign substances, and voids.
  • Foreign substances such as metals belong to the black foreign substances among these three types.
  • the images of the defects have the following image patterns depending on the observation depth in the focal direction.
  • Appendix 1 summarizes these image patterns for defects.
  • the black foreign matter is observed as black when the observation depth is Just, and is observed as a blurred black when the observation depth force is Under or Over.
  • the other is that, in a sample with non-uniform thickness, when all the transmitted light intensity above a certain level is taken up, the thin part (bright part) of the sample is observed as white. is there.
  • This type of defect also leads to a decrease in the performance of the cable, and causes the insulating layer 14 to be destroyed.
  • FIG. 16 One observation image with a microscope is a portion 18 shown in FIG. 16, and the observation result of this portion 18 is clearly shown in FIG. 17 (A).
  • the inner semiconductive layer 11 or the outer semiconductive layer 12 of the device under test 17 is black without translucency. Therefore, it is expressed in black, and the insulating layer 14 of the test object 17 is expressed in white because it is transparent or translucent having translucency. Is represented by diagonal lines.
  • the thickness of the semiconductive layer 11 or 12 can be seen from the -Y.
  • the irregularity 16 at the boundary 15 As can be seen from the sectional view taken along the line Y 2 —Y 2 in the observation screen of FIG. 17 (A), that is, FIG. 17 (C), the inner semiconductive layers 11 and Z Alternatively, a part of the outer semiconductive layer 12 has a black hemisphere shape and protrudes toward the insulating layer 14.
  • the width W, height H, area, and number of irregularities 16 in the observed area of the specimen 17 are as follows. Measured.
  • a threshold value corresponding to the density of the observed image was set by focusing on the fact that the irregularity 16 under the magnified observation appeared as a black hemisphere as shown in FIG. 17 (C). Attempts have been made to detect portions darker than the threshold as irregular 16 electrical signals.
  • One object of the present invention is to provide an automatic defect determination method capable of accurately detecting a defect in an inspection object and accurately measuring the type, number, and size of the detected defect.
  • Another object of the present invention is to detect irregularities (defects) at an interface between a semiconductive layer and an insulating layer of a cable to be inspected as an electric signal and automatically detect the irregularities.
  • the purpose is to provide a method for automatically determining defects.
  • One of the automatic defect determination methods according to the present invention is to observe light when transmitting light to an inspection object and detecting a defect in the inspection object from the transmitted light in order to achieve an intended purpose.
  • the observation depth for the defect is changed so that the depth is equal to the focal length of the defect, the observation depth is shallower than the focal length of the defect, and the observation depth is deeper than the focal length of the defect.
  • Another method for automatically determining a defect according to the present invention is to apply an optical inspection method to an inspection object collected from an inner semiconductive layer or an outer semiconductive layer of a cable to an insulating layer in order to achieve an intended purpose.
  • the luminance of the transmitted light transmitted through the interface between the semiconductive layer and the insulating layer of the inspection object is measured by the photoelectric conversion means. Converting the electric signal into a differential signal; and, among the differential electric signals, a preset differential signal.
  • One of them is to classify the inspection object in the thickness direction and detect defects at every 0th layer.
  • the other is to determine the type of defect by changing the observation depth of the defect each time a defect in the inspection object is detected.
  • Another one is to store the position of the defect of the inspection object, and after the completion of the defect detection of the entire inspection object, the observation depth in the focal direction for the stored individual defect. Is changed to determine the type of defect.
  • Another method is to increase the transparency of the insulating layer by heating the insulating layer of the test object to a temperature higher than the crystal melting point of the insulating material. Light is transmitted to the interface between the semiconductive layer of the object and the insulating layer.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing one embodiment of a defect determination method according to the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory view showing another embodiment of the defect determination method according to the present invention.
  • FIG. 3 is a cross-sectional view showing an example of a rubber and plastic insulation cable to be inspected.
  • FIG 4 is an explanatory diagram of the inspection object collected from the above cable
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an observation screen of the inspection object.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of hierarchization of the inspection object.
  • FIG. 7 is an explanatory view showing three types of observation screens in the defect determination method of the present invention, transmitted light luminance in each observation screen, and an image of a defect signal based on each transmitted light luminance.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an observation screen, transmitted light luminance, and an image of a defect signal when the observation depth is changed for one observation screen.
  • Fig. 9 shows an image of the other observation screen when the observation depth is changed, the transmitted light brightness, and the defect signal. It is explanatory drawing which showed each.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an observation screen, transmitted light brightness, and an image of a defect signal when the observation depth is changed for another observation screen.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing two types of observation screens in the defect determination method of the present invention, transmitted light luminance in each observation screen, and an image of a defect signal based on each transmitted light luminance.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing one type of observation screen in the defect determination method of the present invention.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram showing an embodiment of the defect determination method of the present invention relating to detection of a cable interface irregularity.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram showing another example of the electric signal, the differential electric signal, and the binarized signal in the above-described cable interface irregularity detection method.
  • Figure 15 is a cross-sectional view showing another example of the rubber and plastic insulation cable to be inspected.
  • Figure 16 is an illustration of the test object (sample).
  • Figure 17 shows a plan view of an observation screen with a microscope and two sectional views.
  • FIG. 18 is an explanatory diagram showing the extraction position of the electric signal on the observation screen.
  • FIG. 19 is an explanatory diagram of an electric signal, a differential electric signal, and a binarized signal corresponding to the signal extraction position.
  • FIG. 20 shows the arrangement of the binarized signal.
  • FIG. 2i is an explanatory diagram showing an arrangement state of signals subjected to binarization processing with increased resolution.
  • FIG. 22 is an explanatory diagram showing transmitted light brightness and a detected image based on the transmitted light brightness in the conventional automatic defect observation method.
  • light L is transmitted through the inspection object 1 shown in FIG. 4, and a defect P in the inspection object 1 is observed based on the transmitted light.
  • a state where the observation depth is equal to the focal length of the defect P, a state where the observation depth is shallower than the focal length of the defect P, and a state where the observation depth is greater than the focal length of the defect P are obtained.
  • the inspection object 1 and the photoelectric converter (eg, CCD camera) 3 are relatively moved to change the observation depth in the focus direction for the defect P.
  • the transmitted light luminance in each of the above-mentioned states is converted into an electric signal by the photoelectric converter 3 installed at the position where the enlarged image is formed via the optical lens 2.
  • portions a and b outside the preset electric signal strength range Y are extracted as binarized defect signals c and d.
  • Removed defect signal c, d pattern black or The white color is compared with a previously detected defect pattern obtained by binarizing various types of defects, for example, the image pattern shown in Appendix 1, and thus the type of defect is determined.
  • the above-described binarization processing refers to a processing method of extracting only a part necessary for image processing and removing an unnecessary part.
  • the range Y of the electric signal strength in FIG. 1 is set to a value at which a defect in the inspection object 1 can be distinguished from another part as described below.
  • Y L is the black foreign matter and the inspected object that become black when image processing is performed.
  • the upper threshold YH is amber that becomes white when image processing is performed (when the observation depth matches the defect). , And when the observation depth is deeper than the defect, and the void (when the observation depth is
  • Is set to an electrical signal level that can be distinguished from the other bright spots on the DUT 1 when the signal is turned on.
  • the portion of the electric signal that is outside the range of both thresholds Y L and Y H is determined to be due to a defect in inspection object 1.
  • the defect signals c and d are Black foreign matter, amber, voids, etc. can be reliably determined based on this.
  • the inspection object 1 is hierarchized at an arbitrary thickness t as shown in FIG. 6, and the inspection object 1 is observed for each layer to detect a defect P in each layer.
  • the observation volume per inspection object can be increased.
  • the type of the defect P can be determined by changing the observation depth of the defect P.
  • the position of the defect P of the inspection object 1 is stored, and after the defect detection of the entire inspection object is completed, the observation of the focal direction for the stored individual defect P is performed.
  • the type of defect P can be determined by changing the depth.
  • the electrical signal of the inspection object 1 captured via the photoelectric converter (eg, CCD camera) 3 is converted into a differential electrical signal by the differentiation circuit 4, Extract the parts e and f out of the ⁇ value X of the preset differential electric signal strength among the differential electric signals as defect signals g and h.
  • the photoelectric converter eg, CCD camera
  • the threshold value X of the differential electric signal strength is the difference between the luminance of an arbitrary pixel point and the luminance of the surrounding pixel points in the differential electric signal, for example, the pixel of the defect portion of the inspection object 1.
  • Noise due to spot brightness, scratches on surface of object 1 and uneven thickness It is set to a value that can distinguish the difference from the luminance of the pixel point in the noise part.
  • the portion of the differentiated electrical signal outside the threshold value X is determined to be due to a defect in the inspection object 1, and the defect detection accuracy is improved.
  • the 66-V crosslinked polyolefin insulating cable illustrated in FIG. 3 has a thickness of the outer semiconductive layer 5 of 1 mm, a thickness of the insulating layer 6 of 9 mm, and a thickness of the inner semiconductive layer 7. Is 2 mm, and the core conductor 8 is made of copper.
  • a sample (inspection object) 1 with a length x width x thickness 5 mm x 5 mm x 0.5 mm is taken out from the insulation layer 6 of the above cable, and the defects in the object 1 are examined with a microscope. Automatic observation was performed with magnification.
  • the size of the screen of the specimen 1 observed by one microscopic observation is about 500 im 2 as shown in FIG.
  • each screen was sequentially observed by a number of microscopic observations, and whether or not these were defective was examined.
  • the signals (1) and (3) shown in Figs. 7 (d), (e) and (f) correspond to the luminance levels of the transmitted light indicated by the dashed lines in Figs. 7 (a), (b) and (c).
  • Figures 8 (a) to 8 (e) show screens when the observation depth in the focus direction for the defect is gradually changed from shallow to deep in the screen of Fig. 7 (a).
  • FIG. 8 shows the case where the observation depth is shallow, (c) shows the case where the observation depth matches the defect, and (d) and (e) show the case where the observation depth is deep.
  • the transmitted light luminance level of each broken line portion in FIGS. 8 (a) to 8 (e) is an electric signal as shown by 1 in FIGS. 8 (f) to 8 (j).
  • FIG. 8 (k) to (o), and W and B of these (k) to (o) looks like ai in Appendix 2.
  • Figs. 9 (a) to 9 (e) show screens when the observation depth in the focus direction for the defect is gradually changed from shallow to deep in the screen of Fig. 7 (b).
  • FIG. 9 (a) and (b) show the case where the observation depth is shallow, (c) shows the case where the observation depth matches the defect, and (d) and (e) show the case where the observation depth is deep.
  • the transmitted light luminance level of each broken line in FIGS. 9 (a) to 9 (e) is an electric signal as indicated by 2 in FIGS. 9 (f) to 9 (J).
  • the transmitted light intensity level of each broken line in Figs. 10 (a) to (e) is an electric signal as shown in Fig. 10 (f) to (j).
  • the defect at ct in FIG. 7 (c) is determined to be a void by comparison with the image pattern shown in Appendix 1.
  • Annex 3 shows the observation results of Example 1 and the results of a worker observing the same inspected object as in Example 1 (Comparative Example 1). The same inspected object as in Example 1 was obtained by the conventional automatic observation method. The observation results (Comparative Example 2) are shown.
  • the defect determination method of the present invention can determine the type of defect with a high degree of accuracy, as in the case of visual observation, but the conventional automatic observation method is not suitable for determining the type of defect. However, accuracy cannot be assured.
  • the size and the number of the defects whose types have been determined are detected in the same manner as in the case of conventional automatic observation.
  • the above description relates to an example in which a part of the defect is determined for the inspection object 1 shown in FIG. 5, that is, an example in which three defects are determined as shown in FIGS. 7 (a), (b), and (c).
  • the inspection object 1 is hierarchized in the thickness direction as shown in FIG. Defects are observed sequentially from layer to layer below for each layer.
  • the type is determined by changing the observation depth in the focal direction for the defect, the defect is detected in the object 1 and the inspection is performed.
  • the position of the defect in object 1 is stored, and after the defect detection of the entire inspection object is completed, the observation depth in the focus direction for the previously stored defect is changed to change the type of the defect. There is a procedure to determine.
  • Example 2 For the inspection object 1 shown in FIG. 5, the type, size, and number of defects as a whole were observed by the method of the specific example 1, the method of the comparative example 1, and the method of the comparative example 2. The results shown in Table 4 were obtained.
  • Example 2 For the inspection object 1 shown in FIG. 5, the type, size, and number of defects as a whole were observed by the method of the specific example 1, the method of the comparative example 1, and the method of the comparative example 2. The results shown in Table 4 were obtained.
  • Example 2 Example 2
  • the polypropylene pellet was sliced to a thickness of 0.2 mm, and the defect of the inspection object was detected.
  • Figures 11 (a) and 11 (b) show screens when there is a defect to be detected in the inspection of the inspection object.
  • FIGS. 11 (C) and (d) of FIG. 11 show the luminance levels of the transmitted light in the portions indicated by the dashed lines in FIGS. 11 (a) and (b).
  • Example 1 In the screens shown in Figs. 11 (a) and (b), as in Example 1, the observation depth in the focus direction for the defect is gradually changed from shallow to deep, and the image at that time is observed. The type of foreign matter was determined.
  • Annex 5 shows the results of Example 2 and the results of a worker observing the same inspected object as in Example 2 (Comparative Example 3), and the same inspected object as in Example 1 using the conventional automatic observation method. Observed results (Comparative Example 4) are shown.
  • Example 2 is a comparative example.
  • the observation result is the same as that of Example 3, and the observation result of Comparative Example 4 is different from that of Specific Example 2 and Comparative Example 3.
  • the defect determination method of the present invention can accurately determine the type of a defect, but the conventional automatic observation method cannot accurately determine the type of a defect.
  • Figure 12 shows the screen when there is a defect to be detected in the inspection of the inspection object.
  • Annex 6 shows the results of Example 3 and the results of an operator's observation of the same inspected object as in Example 3 (Comparative Example 5).
  • the same inspected object as in Example 1 was obtained by the conventional automatic observation method.
  • the observed results (Comparative Example 6) are shown.
  • the defect judgment of the present invention was made.
  • the other method can accurately determine the type of defect, but the conventional automatic observation method cannot accurately determine the type of defect.
  • the irregularities 16 to be observed, detected and discriminated are, as opposed to the case of FIG. 17 (C), a part of the transparent insulating layer 14 becomes a white hemisphere and an inner half.
  • the black semiconductive layers 11 and 12 may be concave in a hemispherical shape.
  • the test object 1 shown in FIG. 15 that is, the sample 13 was taken out from the inner semiconductive layer 11 or the outer semiconductive layer 12 of the cable 13 to the insulating layer 14.
  • Light L is transmitted through the sample, and based on the transmitted light, the interface irregularity of the inspection object 1 is observed.
  • the transmitted light transmitted through the boundary 15 between the semiconductive layer 11 or 12 and the insulating layer 14 is enlarged by the optical lens 22 and then converted into a photoelectric converter (eg, a CCD camera). B) It is converted to an electric signal e via 23.
  • a photoelectric converter eg, a CCD camera
  • the observation screen that can be observed at a time through the optical lens 22 is shown in Fig. 17 (A) and a part 18 of Fig. 18 I Ri about 5 0 0 ym 2 about der in earthenware pots, the transmitted light intensity of each position a to i in second one of the observation window 1 8, photoelectrically converted into an electric signal e through the photoelectric converter 2 3 Then, these are as shown in 1a to 1i in FIG.
  • the electric signals e of these la to li are converted into differential electric signals f shown in la to li in FIG.
  • the part outside the preset threshold X of the differential electric signal strength is also set as shown in 3a to 3i in FIG. It is detected as an irregular signal (binarized signal) h at the boundary 15.
  • the photoelectric conversion positions a to i may be made finer and photoelectric conversion may be performed.
  • FIG. As shown in the figure, irregularities appear in a hemispherical shape.
  • the differentiated electric signal f does not have a part g that goes outside the differentiated electric signal strength threshold X, the electric signal e, the distributed electric signal f, and the binarized signal are as shown in Fig. 14 (A) (B) As shown in (C).
  • the threshold value X of the differential electric signal strength is such that the luminance difference between the pixel point of the irregular part and its surrounding pixel point (normal part) is as large as possible with respect to the luminance difference between the pixel points without the irregular part. It is desirable to set to the level which has.
  • the irregularity 16 is easier to detect as the boundary 15 between the semiconductive layers 11 and Z or 12 and the insulating layer 14 is clearer.
  • the test object 17 is heated to a temperature higher than the crystal melting point of the insulating material of the insulating layer 14, and the transparency of the insulating layer 14 is increased.
  • the inspection object 17 is layered in advance in the thickness direction, and the layered inspection object 17 is sequentially scanned, for example, from the upper layer to the lower layer at the same observation depth. Then, irregularities are detected for each layer, and by repeating this, irregularities over the entire test object 17 are detected.
  • a 0.6-mm-thick sample (inspection object) was collected by slicing a 66 KV cross-linked polyethylene insulating power cable.
  • the inspection object was scanned along the boundary at a predetermined depth by using the means shown in FIG.
  • Example Scanning was performed as in la1.
  • the defect determination method is characterized in that, when light is transmitted through an inspection object and a defect in the inspection object is detected from the transmitted light, the observation depth of the inspection object matches the defect.
  • the luminance of each transmitted light in a state shallower than the defect and deeper than the defect is extracted as an electric signal, and out of these electric signals, the electric signal strength is outside the preset electric signal strength range.
  • the part is taken out as a defect signal and Since the type of defect is determined by comparing it with the pattern that has been subjected to the binarization of the defect, it is possible to accurately and automatically determine the type of three types of foreign particles, that is, black particles, amber, and voids.o
  • the defect determination method of the present invention transmits light to an inspection object collected from an inner semiconductive layer or an outer semiconductive layer of a cable to an insulating layer, and detects a defect in the inspection object by the transmitted light.
  • detecting interface irregularity
  • an electric signal obtained by photoelectrically converting the luminance of the transmitted light from the object to be inspected is differentiated, and, of the differentiated electric signal, an arbitrary pixel point and its surrounding pixels
  • a certain threshold is set for the luminance difference from the point, only the electrical signals outside the threshold are taken out as defect signals, and this is compared with the image pattern of the defect that has been binarized beforehand. Noise generated due to surface scratches, uneven thickness, etc. of the object is removed, as well as black irregularities on the black border and minute foreign matter of about 1 m can be detected. , Accuracy and sensitivity are improved.
  • the quality of the rubber-plastic insulated cable can be highly assured by the improvement of the accuracy and the sensitivity.
  • the detection of the defect, the type of the detected defect, and all the detections including the size and number are automatically performed.
  • the time and effort required to detect and determine defects is reduced, and the inspection object is removed from the cable insulation layer.
  • the inspection object when the inspection object is hierarchized and observed at each layer, the observation volume per inspection object is large, so that the defect detection accuracy is further improved and the quality assurance is improved.
  • the level is even higher.
  • the defect discrimination method of the present invention when the inspection object is heated at a predetermined temperature, the transparency of the inspection object is improved, so that the interface irregularity is more easily detected and the detection accuracy is improved.

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Description

明 細 書
被検査物の欠陥自動判別方法
[技 術 の 分 野]
本究明は、 光学的な手段と電気的 （電子的） な手段と を併用 して被検査物の欠陥を検出 し、 検出された欠陥の 種類を自動的に判別するための方法に関する。
[背 景 技 術]
周知のとお り 、 製品の欠陥は、 これの特性に大きな影 響を与え、 商品価値を大き く 減じる。
たとえば、 ゴム、 プラスチ ッ ク絶緣ケーブルの場合、 絶縁層中に存在する異物その他の欠陥がケーブルの絶縁 破壊特性を低下させる。
かかる ゴム、 プラスチ 'ソ ク絶縁ケーブルについては、 製造技術の改良、 向上にと もない、 絶縁層への異物混入 などが低減されつつあるが、 欠陥の発生を完全になく す までには至っていない。
したがって、 欠陥の種類、 数、 大きさを調べてケープ ルの絶緣破壊特性を的確に把握し、 ケーブルの品質を保 証するこ とが重要である。
特に、 超高圧用電力ケーブルの場合、 絶縁層中の異物 が高倍率の顕微鏡観察によ らなければ検出できないほど の微小物であっても、 その微小異物が電力ケーブルの絶 縁破壊特性に影響を与えるので、 品質保証をよ り確かな ものにする観点から、 よ り 多く の試料を採取'し、 よ り ミ ク ロに観察するなど、 欠陥を見逃すこ とのない検査を実 施しなければならない。
最も注意を要する金属異物の場合、 絶縁層中に混入し ている異物種を先行して判別し、 その後、 異物の種類別 に、 数、 大きさを調べるのが通例である。
ゴム、 プラスチッ ク絶緣ケーブルの絶縁層を良否判別 する際の一例と して、 絶縁層から厚さ 0 . 0 5〜 2 m m 程度のサンプルを切 り と り、 そのサンプル中に含まれる 欠陥の種類、 数、 大きさを顕微鏡によ り拡大して目視観 察する方法が採用されている。
この観察法は、 サンプル中の欠陥を探査する検出と、 検出された欠陥の色、 形の特徴からこれの種類を特定す る識別と、 検出された欠陥の大きさ （縦 X横 X厚さ） を 測定する計測との三段階に区分されている。
通常、 ゴム、 ブラスチッ ク絶縁ケーブルの欠陥は、 ァ ンパー、 黒異物、 ボイ ドの三種類に分類されており、 金 属などの異物は、 この三種中の黒異物に属する。
これらの欠陥を、 被検査物からの透過光を受ける顕微 鏡によ り観察した場合、 その欠陥の画像は、 焦点方向の 観察深度によ り 、 つぎのよ う な画像パターンになる。
その一つは、 観察深度が欠陥の焦点距離と一致する
J u s t , 他の一つは、 観察深度が欠陥の焦点距離よ り も浅い U n d e r、 さ らに、 他の一つは、 観察深度が欠 陥の焦点距離よ り も深い 0 V e rである。
別表 1 には、 欠陥に関するこれら画像パター ンがま と められている。 黒異物は、 観察深度が J u s tのと き、 黒色と して観 察され、 観察深度力 U n d e r 、 O v e rのと き、 いず れもぼやけた黒色と して観察される。
ア ンバーは、 観察深度が J u s tのと き、 全体が白色 化し異物周囲の樹脂色と殆ど差がないので、 識別されが た く 、 観察深度が 0 V e rのと き、 輪郭が黒、 内部が白 く 観察され、 観察深度が U n d e rのと き、 黒色と して 観察される。
ボイ ドは、 観察深度が J u s tの と き、 輪郭が黒、 内 部が白 く 観察され、 観察深度が U n d e r、 O v e rの と き、 いずれも黒色と して観察される。
以上に述べた欠陥観察は、 顕微鏡作業員の技能に依存 する と ころが大きいので、 観察精度上のバラツキを回避 するこ とができず、 作業面でも、 多く の労力、 時間を要 する。
その対策と して、 他の分野で用いられている自動検出 装置をケーブル絶緣層の欠陥検出に応用するこ とが試み られている。
これは、 前記のごと く 適当な厚さに切り と られたケ一 ブル絶縁層の透過光の輝度に基づき、 欠陥を自動的に検 出する と いう ものである。
すなわち、 図 2 2の （ a ) ( b ) に示すよ う に、 前記 透過光輝度のう ちから、 あらかじめ設定されている閾値 Xよ り も低い輝度だけを欠陥と して検出した り 、 逆に、 閾値 X よ り も高い輝度だけを欠陥と して検出する。 しかし、 かかる欠陥自動検出手段による ときも、 つぎ のような問題がみられる。
その一つは、 透過光輝度が閾値 Xよ り も低いか高いか に基づいて欠陥を検出する と き、 観察深度の合っていな いボイ ド、 観察深度の浅いア ンバー力 共に黒色と して 観察され、 黒異物も、 黒色と して観察されるために、 こ れらを識別するこ とができず、 前記三種類の欠陥判別が 不可能になるこ とである。
したがって、 顕微鏡を介して作業員が観察する場合と 同様、 欠陥の種類を判別した上で欠陥の数、 大きさを観 察するのが困難である。
他の一つは、 検出精度を高めるべく 、 ある レベル以上 の透過光輝度を全て取り上げる場合、 サンプル表面の近 く にある黒異物だけでなく 、 サンプル表面の傷 （ノイズ の原因） も黒色と して観察されるこ とであり、 これが原 因で、 検出しょう とする欠陥の有無が不明確になる。
さらに、 他の一つは、 厚さが不均一であるサンプルに おいて、 ある レベル以上の透過光輝度を全て取り上げる と き、 サンプルの薄い部分 （明るい部分） が白 く観察さ れるこ とである。
このよ うな場合、 観察深度が欠陥の焦点に合ったとき の全体が白色化したアンバーとサンプルの薄い部分との 判別がむずかし い。
ゴム、 プラスチッ ク絶縁電力ケーブルに関しては、 上 述した事項以外に、 半導電層と絶緣層との界面不整にも 留意しなければならない。
かかる界面不整とその検査手段について、 現状の技術 的課題を以下に述べる。
図 1 5 に例示する ゴム、 ブラスチッ ク絶縁電力ケープ ルの場合、 内部半導電層 1 1 および Ζまたは外部半導電 層 1 2 と絶緣層 1 4 との境界面 1 5 に不整 （欠陥） 1 6 がある と、 その欠陥部分に電界が集中し、 絶緣層 1 4 に ト リ ー （亀裂） が発生する。
この種の欠陥も、 ケーブルの性能低下に結びつく もの であ り 、 絶縁層 1 4の絶緣破壊を惹き起す。
ゴム、 プラスチッ ク絶縁電力ケーブル、 特に、 架橋ポ リ エチレン絶緣電力ケーブルが 2 7 5 K V級の超高圧電 力ケーブルにまで適用されている現状を鑑みた場合、 前 記と同様、 よ り多く の試料を採取し、 よ り ミ クロに観察 するなど、 界面不整を見逃すこ とのない検査を実施しな ければならない。
かかる検査の一例と して、 ミ クロ ト ームを介した切断 手段によ り 、 ケーブルから厚さ約 0 . 5 m mのサンブル (図 1 6 に示す被検査物 1 7 ) を採取した後、 これを作 業者が顕微鏡によ り拡大して目視観察している。
顕微鏡による一回の観察画像は、 図 1 6 に示す一部分 1 8であ り 、 この部分 1 8の観察結果が図 1 7 ( A ) に 明示されている。
図 1 7 ( A ) において、 被検査物 1 7 の内部半導電層 1 1 または外部半導電層 1 2 は、 透光性のない黒色であ るので黒色で表されてお り 、 被検査物 1 7の絶緣層 1 4 は、 透光性を有する透明ないし半透明であるので白色で 表されてお り、 これらの境界 1 5を含む部分が斜線で表 されている。
境界 1 5を含む部分については、 図 1 7 ( A ) の観察 画面における - Y . 線断面図すなわち図 1 7 ( B ) から明らかなよ う に、 半導電層 1 1 または 1 2の肉厚が 次第に薄く なっている。
境界 1 5の不整 1 6 については、 図 1 7 ( A ) の観察 画面における Y 2 — Y 2 線断面図すなわち図 1 7 ( C ) から明らかなよ う に、 内部半導電層 1 1 および Zまたは 外部半導電層 1 2の一部が、 黒い半球状となって絶縁層 1 4側に突出している。
上記のごと く 観察された不整 1 6の幅 W、 高さ H、 面 積、 ならびに、 被検査物 1 7の観察面積内ある不整 1 6 の数は、 図 1 7 ( A ) に示すよう に計測される。
かかる欠陥 （界面不整） 検出法によると き、 不整 1 6 の幅 W、 高さ Hが数 / x mと きわめて小さいため、 多く の サンプルを観察するのにかな りの時間を要する。
しかも、 作業員の目視に依存した検出では、 不整の管 理レベルがよ り ミ クロ化しているこ と とあいまって、 意 図する欠陥検出が正確さに行えない。
このよ うな実情に鑑み、 前記拡大観察下における不整 1 6が図 1 7 ( C ) のように黒い半球状に表われるこ と に着目 して、 観察画像の濃淡に対応した閾値を設定し 、 その閾値よ り も暗い部分を不整 1 6の電気信号と して検 出する試みがなされている。
しかし 、 この方法の場合、 前記閾値よ り も暗い部分の 不整 （黒色） を検出する こ と になるので、 半導電層と絶 緣層との界面不整を検出するこ とが困難である。
したがって、 従来技術には、 界面不整を自動的に検出 するための手段と して、 実際に用いるこ とのできる方法 や装置がないといえる。
[発 明 の 開 示]
本発明の一つの目的は、 被検査物中の欠陥を正確に検 出し、 検出された欠陥の種類、 数、 大きさを精密に計測 するこ とのできる欠陥自動判別方法を提供するこ とであ ο
本発明の他の一つの目的は、 被検査物たるケーブルの 半導電層と絶緣層との界面にある不整 （欠陥） .を電気信 号と して取り出して自動的に検出するこ とのできる欠陥 自動判別方法を提供するこ とである。
本発明に係る欠陥自動判別方法の一つのは、 所期の目 的を達成するため、 被検査物に光を透過させ、 該透過光 よ り被検査物中の欠陥を検出する と き、 観察深度が欠陥 の焦点距離と一致する状態、 観察深度が欠陥の焦点距離 よ り も浅い状態、 観察深度が欠陥の焦点距離よ り も深い 状態が得られるよ う に、 欠陥に対する観察深度を変え、 かつ、 該各状態におけるそれぞれの透過光の輝度を光電 変換手段によ り電気信号に変換するこ と、 および、 これ ら電気信号のう ち、 あらかじめ設定されている電気信号 強度の範囲外にある部分を欠陥信号と して取 り 出す二 と、 および、 取り 出された欠陥信号のパター ンを、 あら かじめ検出されている各種欠陥の二値化処理された欠陥 δ パター ン と比較して欠陥の種類を判別するこ とを特徴と する。
本発明に係る欠陥自動判別方法の他の一つは、 所期の 目的を達成するため、 ケーブルの内部半導電層または外 部半導電層から絶縁層にかけて採取された被検査物に光
1 0 を透過させ、 該透過光よ り被検査物中の欠陥を検出する と き、 前記被検査物の半導電層と絶緣層との界面を透過 した透過光の輝度を光電変換手段によ り電気信号に変換 し、 該電気信号を微分信号に変換するこ と、 および、 該 微分電気信号のうち、 あらかじめ設定されている微分電
Ι δ 気信号強度の閾値外の部分を前記界面の不整と して検出 するこ とを特徴とする。
上述した本発明方法の各種態様と して、 以下のものが あげられる。
その一つは、 被検査物をその厚さ方向に階層化し、 各 0 階層ごとに欠陥を検出する。
他の一つは、 被検査物中の欠陥が検出されるごとに、 欠陥に対する観察深度を変えて欠陥の種類を判別する。
さらに、 他の一つは、 検査物の欠陥の位置を記憶し て おき、 かつ、 被検査物全体の欠陥検出が終了してから、 前記記憶された個々の欠陥に対する焦点方向の観察深度 を変えて欠陥の種類を判別する。
さ らに、 他の一つは、 被検査物の絶緣層をその絶緣材 料の結晶融点以上に加熱するこ と によ り 当該絶縁層の透 明度を向上させ、 この透明状態において前記被検査物の 半導電層と絶緣層との界面に光を透過させる。
[ 図面の簡単な説明 ] 図 1 は、 本発明に係る欠陥判別方法一実施例を示した 説明図である。
図 2 は、 本発明に係る欠陥判別方法の他実施例を示し た説明図である。
図 3 は、 検査すべき ゴム、 プラスチッ ク絶緣ケーブル の一例を示した断面図である。
図 4は、 上記ケーブルから採取された被検査物の説明 図である
図 5は 被検査物の観察画面を示した説明図である。 図 6 は 被検査物の階層化例を示した説明図である。 図 7は 本発明欠陥判別方法における三種類の観察画 面と、 該各観察画面における透過光輝度と、 該各透過光 輝度に基づく 欠陥信号の画像とをそれぞれ示した説明図 である。
図 8は、 一つの観察画面ついて、 これの観察深度を変 えたと きの観察画面、 透過光輝度、 欠陥信号の画像をそ れぞれ示し た説明図である。
図 9は、 他の一つの観察画面ついて、 これの観察深度 を変えた と きの観察画面、 透過光輝度、 欠陥信号の画像 をそれぞれ示した説明図である。
図 1 0は、 さ らに他の一つの観察画面ついて、 これの 観察深度を変えたと きの観察画面、 透過光輝度、 欠陥信 号の画像をそれぞれ示した説明図である。
図 1 1 は、 本発明欠陥判別方法における二種類の観察 画面と、 該各観察画面における透過光輝度と、 該各透過 光輝度に基づく 欠陥信号の画像とをそれぞれ示した説明 図である。
図 1 2は、 本発明欠陥判別方法における一種類の観察 画面を示した説明図である。
図 1 3 は、 ケーブル界面不整検出に係る本発明欠陥判 別方法の一実施例を示した説明図である。
図 1 4は、 上記ケーブル界面不整検出方法における電 気信号、 微分電気信号、 二値化処理信号の他の例を示し た説明図である。
図 1 5は、 検査すべき ゴム、 プラスチッ ク絶縁ケープ ルの他例を示した断面図である。
図 1 6は被検査物 （サンプル） の説明図である。
図 1 7は、 顕微鏡による観察画面の平面図と二つの断 層図である。
図 1 8は、 観察画面における電気信号の取出位置を示 した説明図である。
図 1 9 は、 上記信号取出位置に対応した電気信号、 微 分電気信号、 二値化処理信号の説明図である。
図 2 0は、 二値化処理された信号の配列状態を示し た 説明図である。
図 2 i は、 分解能を高めて二値化処理した信号の配列 状態を示し た説明図である。
図 2 2 は、 従来の欠陥自動観察方法における透過光輝 度と、 その透過光輝度に基づく 検出画像とをそれぞれ示 した説明図である。
[発明を実施するための最良の形態] はじめ、 本発明に係る欠陥自動判別方法について、 図 1 に例示した実施例を説明する。
図 1 に示す実施例の場合、 図 4 に明示した被検査物 1 に光 Lを透過させ、 その透過光に基づいて被検査物 1 中 の欠陥 Pを観察する。
このと き、 観察深度が欠陥 Pの焦点距離と一致する状 態、 観察深度が欠陥 Pの焦点距離よ り も浅い状態、 観察 深度が欠陥 Pの焦点距離よ り も深い状態が得られるよ う に、 被検査物 1 と光電変換器 （例 ： C C Dカメ ラ） 3 と を相対的に移動させて、 欠陥 P に対する焦点方向の観察 深度を変える。 ，
上記各状態における透過光輝度は、 光学レ ンズ 2 を介 して拡大結像された位置に設置されている光電変換器 3 によ り電気信号に変換される。
これら電気信号のう ち、 あらかじめ設定されている電 気信号強度の範囲 Yの外にある部分 a、 bは、 二値化処 理された欠陥信号 c、 d と して取り出される。
取り 出された欠陥信号 c、 dのパター ン （黒色または 白色） は、 あらかじめ検出されている各種欠陥の二値化 処理された欠陥パター ン 、 た と えば、 別表 1 の画像パ ターン と比較され、 かく て、 欠陥の種類が判別される。 前記の二値化処理とは、 画像処理する場合に必要とす る部分だけを取り出し、 不要部分を除去する処理方法を いう。
図 1 における電気信号強度の範囲 Yは、 つぎに述べる よう に、 被検査物 1 における欠陥と他の部分とが判別で きる値に設定されている。
すなわち、 電気信号強度の範囲 Yのうち、 下方の閾値
Y L は、 画像処理したと きに黒く なる黒異物と被検査物
1 における他の暗い部分とを識別するこ とのできる電気 信号レベルに設定されてお り 、 上方の閾値 Y H は、 画像 処理したと きに白 く なるアンバー （観察深度が欠陥に一 致したと き、 および、 観察深度が欠陥よ り深いと き） を 識別するこ とができ、 かつ、 ボイ ド （観察深度が欠陥に
—致したと き） と被検査物 1 における他の明るい部分と を識別するこ とのできる電気信号レベルに設定されてい る。
したがって、 電気信号のう ち、 両閾値 Y L 、 Y H の範 囲外の部分は、 被検査物 1 中の欠陥によるものである と 判別される。
特に、 前記各欠陥信号 c、 dのパターンが、 あらかじ めパターン化されている各種欠陥の二値化処理された欠 陥パターン と比較される場合、 これら欠陥信号 c、 dに 基づいて黒異物、 ア ン バー、 ボイ ドなどが確実に判別さ れる。
図 1 の実施例において、 被検査物 1 を、 図 6 に示すご と く 任意の厚さ t で階層化し、 各階層ごと に被検査物 1 を観察し てこれら各階層における欠陥 P を検出する場 合、 被検査物一つあた りの観察体積を大き く するこ とが できる。
図 1 の実施例において、 被検査物 1 中の欠陥 Pが検出 されるごと、 欠陥 P に対する観察深度を変えて欠陥 P の 種類を判別するこ と もできる。
図 1 の実施例において、 被検査物 1 の欠陥 Pの位置を 記憶しておき、 かつ、 被検査物全体の欠陥検出が終了し てから、 前記記憶された個々の欠陥 Pに対する焦点方向 の観察深度を変えて欠陥 Pの種類を判別するこ と もでき る。
図 2 のに示す実施例の場合、 光電変換器 （例 ： C C D カメ ラ） 3 を介してと らえた被検査物 1 の電気信号を微 分回路 4 によ り微分電気信号に変換し、 該微分電気信号 のうち、 あらかじめ設定されている微分電気信号強度の 闞値 Xの外にある部分 e 、 f を欠陥信号 g 、 h と して取 り 出す。
この場合、 微分電気信号強度の閾値 Xは、 微分電気信 号のう ち、 任意の画素点の輝度とその周辺の画素点の輝 度との差、 たとえば、 被検査物 1 の欠陥部分の画素点の 輝度と、 被検査物 1 の表面の傷、 厚さ不均一による ノ ィ ズ部分の画素点の輝度との差を識別するこ とのできる値 に設定されている。
したがって、 微分電気信号のうち、 閾値 Xの外にある 部分は、 被検査物 1 中の欠陥によるものである と判別さ れ、 欠陥の検出精度が向上する。
つぎに、 図 1 、 図 2の実施例に関する具体例とその比 較例について説明する。
具体例 1
図 3 に例示した 6 6 Κ V架橋ポ リ オレフ ィ ン絶緣ケー ブルは、 外部半導電層 5の厚さが 1 m m、 絶緣層 6の厚 さが 9 m m、 内部半導電層 7の厚さが 2 m mであり、 中 心導体 8が銅製である。
図 4に示すよう に、 上記ケーブルの絶緣層 6から縦 X 横 X厚さ = 5 m m x 5 m m x 0. 5 m mのサンブル （被 検査物） 1 を取り出し、 被検査物 1 中の欠陥を顕微鏡で 拡大して自動観察を行なった。
被検査物 1 について、 一回の顕微鏡視で観察される画 面の大きさは、 図 5 に示すごと く 、 5 0 0 i m 2 程度で ある。
したがって、 多数回の顕微鏡視によ り各画面を順次観 察し、 これらに欠陥があるか否かを調べた。
図 5 に示す被検査物 1 の観察において、 検出すべき欠 陥がある場合の画面を図 7の （ a ) ( b ) ( c ) に例示 する。
図 7 ( a } ( b ) ί c } の画面において、 a , 、 b i . b 2 、 c , がそれぞれ欠陥である。
図 7 ( d ) ( e ) ( f ) に示す各信号①②③は、 図 7 ( a ) ( b ) ( c ) において一点鎖線で示した透過光の 輝度レベルと対応する。
図 7 ( d ) ( e ) ( f ) において、 低輝度 （暗い） レ ベルを W、 高輝度 （明るい） レベルを Bのよ う に電気的 に認識させたと き、 欠陥と して電気的に取り出される画 像は、 同図 （ d ) ( e ) ( f ) のう ち、 Wレベルまたは B レベルに入る部分だけである。
したがって、 このよ う に認識させた場合の画像は、 図
7の （ g ) ( h ) ( i ) に示すよ う に、 B (黒色） 、 W (白色） の二種類となる。
図 7 ( a ) の画面において、 欠陥に対する焦点方向の 観察深度が浅い方から深い方へと次第に変えられた場合 の画面を図 8 ( a ) 〜 （ e ) に示す。
図 8 において、 （ a ) ( b ) は観察深度が浅い場合、 ( c ) は観察深度が欠陥に合っている場合 （ d ) ( e ) は観察深度が深い場合をそれぞれ示す。
図 8 ( a ) 〜 （ e ) における各破線部分の透過光輝度 レベルは、 図 8 ( f ) 〜 （ j ) の①に示すよ う な電気信 号になる。
これら （ f ) 〜 （ J ) のう ち、 異物と して電気的に取 り出されるのは、 W (白） または B (黒） のレベルに入 る部分だけであ り 、 その画像は、 図 8 ( k ) 〜 （ o ) の よ う にな り 、 さ らに、 これら （ k ) 〜 （ o ) の W、 Bは 別表 2の a i のよ う になる。
別表 2を参照して明らかなよ う に、 a ！ の 1 〜 nは、 いずれも B (黒色） であるから、 図 7 ( a ) の a , の欠 陥は、 別表 1 の画像パターンとの比較から黒異物と判別 される。
図 7 ( b ) の画面において、 欠陥に対する焦点方向の 観察深度が浅い方から深い方へと次第に変えられた場合 の画面を図 9 ( a ) 〜 （ e ) に示す。
図 9 において、 （ a ) ( b ) は観察深度が浅い場合、 ( c ) は観察深度が欠陥に合っている場合 （ d ) ( e ) は観察深度が深い場合をそれぞれ示す。
図 9 ( a ) 〜 （ e ) における各破線部分の透過光輝度 レベルは、 図 9 ( f ) 〜 （ J ) の②に示すような電気信 号になる。
これら （ f ) 〜 （ j ) のう ち、 異物と して電気的に取 り出されるのは、 W (白） または B (黒） のレベルに入 る部分だけであ り 、 その画像は、 図 9 ( k ) 〜 （ o ) の ようにな り、 さ らに、 これら （ k ) 〜 （ o ) の W、 Bは 別表 2の b , 、 b 2 のよう になる。
別表 2 において、 b , の 1 と mはそれぞれ B、 b i の nは Wと B (輪郭が黒、 内部が白） 、 b ！ の oは Wであ り 、 b 2 の 1 は B、 b 2 の mは Wと B、 b 2 の nは Wで したがって、 図 7 ( b ) の b , 、 b 2 の欠陥は、 別表 1 の画像パターン との比較からァ ンバーと判別される。 図 7 ( c ) の画面において、 欠陥に対する焦点方向の 観察深度が浅い方から深い方へと次第に変えられた場合 の画面を図 1 0 ( a ) 〜 （ e ) に示す。
図 1 0 において、 （ a ) ( b ) は観察深度が浅い場 合、 （ c ) は観察深度が欠陥に合っ ている場合 （ d ) ( e ) は観察深度が深い場合をそれぞれ示す。
図 1 0 ( a ) 〜 （ e ) における各破線部分の透過光輝 度レベルは、 図 1 0 ( f ) 〜 （ j ) の③に示すよ うな電 気信号になる。
これら （ f ) 〜 （ j ) のう ち、 異物と して電気的に取 り 出されるのは、 W (白） または B (黒） のレベルに入 る部分だけであ り 、 その画像は、 図 1 0 ( k ) 〜 （ o ) のよ う にな り、 さ らに、 これら （ k ) 〜 （ o ) の W、 B は別表 2の c , のよ うになる。
別表 2 において、 c i の 1 と mはそれぞれ B、 c , の nは Wと B、 c 1 の o は B である。
したがって、 図 7 ( c ) の c t の欠陥は、 別表 1 の画 像パターン との比較からボイ ド と判別される。
別表 3 には、 かかる具体例 1 の観察結果、 具体例 1 と 同じ被検査物を作業員が観察した結果 （比較例 1 ) 、 具 体例 1 と同じ被検査物を従来の自動観察方法によ り観察 した結果 （比較例 2 ) がそれぞれ示されている。
別表 3 を参照して明らかなよ う に、 具体例 1 は比較例 1 と同じ観察結果にな り 、 比較例 2 は具体例 1 、 比較例 1 と観察結果が異なる。 これから理解できるよ う に、 本発明の欠陥判別方法は 目視観察と同様、 高度の正確さをもって欠陥の種類を判 別するこ とができるが、 従来の自動観察方法は、 欠陥の 種類の判別に際して、 正確さを期すこ とができない。
なお、 本発明の欠陥判別方法において、 種類が判別さ れた欠陥の大きさや数は、 従来の自動観察の場合と同様 にして検出される。
上述した説明は、 図 5 に示す被検査物 1 について、 一 部分の欠陥を判別する例、 すなわち、 図 7 ( a ) ( b ) ( c ) のごと き三つの欠陥を判別する例に関する。
それに対して、 上記被検査物 1 の全体にわたる欠陥を 検出し、 これら欠陥の種類を判別するときは、 被検査物 1 を図 6のように肉厚方向に階層化し、 これらをたとえ ば上の層から下の層へ順次階層ごとに欠陥観察する。
この場合、 被検査物 1 中の欠陥が検出されるごと、 欠 陥に対する焦点方向の観察深度を変えて種類判別を行な う手順と、 被検査物 1 の欠陥を検出すると ともに、 被検 査物 1 におけるその欠陥の位置を記憶しておき、 かつ、 被検査物全体の欠陥検出が終了してから、 先に記憶され た假々の欠陥に対する焦点方向の観察深度を変えて欠陥 の種類を判別する手順とがある。
図 5 に示す被検査物 1 について、 その全体の欠陥の種 類、 大きさ、 数を、 前記具体例 1 の方法、 前記比較例 1 の方法、 前記比較例 2の方法によ り観察したところ、 別 表 4に示す結果が得られた。 具体例 2
ポ リ プロ ピ レ ン ペ レ ツ 卜 を 0 . 2 m mの厚さ に ス ラ イ ス し、 この被検査物の欠陥を検出した。
この被検査物の観察において、 検出すべき欠陥がある 場合の画面を図 1 1 ( a ) ( b ) に示す。
図 1 1 の （ a ) ί b ) において、 a , 、 b , がそれぞ れ欠陥である。
図 1 1 の （ c ) ( d ) は、 図 1 1 ( a ) ( b ) におい て一点鎖線で示した部分の透過光の輝度レベルを示し て いる。
図 1 1 ( c ) ( d ) において、 低輝度レベルを W、 高 輝度レベルを B と電気的に認識させたと き、 欠陥と して 電気的に取り 出される画像は、 図 1 1 ( c ) ( d ) のう ち、 Wレベルまたは B レベルに入る部分だけである。
これらの画像は、 図 1 1 の （ e ) ( f ) に示すよ う に なる。
図 1 1 ( a ) ( b ) の画面において、 具体例 1 と同様 に、 欠陥に対する焦点方向の観察深度を浅い方から深い 方へと次第に変え、 その際の画像を観察するこ とによ り 異物の種類を判別した。
別表 5 には、 かかる具体例 2の結果、 具体例 2 と同じ 被検査物を作業員が観察した結果 （比較例 3 ) 、 具体例 1 と同じ被検査物を従来の自動観察方法によ り観察した 結果 （比較例 4 ) がそれぞれ示されている。
別表 5 を参照して明らかなよ う に、 具体例 2 は比較例 3 と同じ観察結果にな り、 比較例 4は具体例 2 、 比較例 3 と観察結果が異なる。
これから理解できるよ う に、 本発明の欠陥判別方法は 欠陥の種類を正確に判別するこ とができるが、 従来の自 動観察方法は、 欠陥の種類を正確に判別するこ とができ ない。
具体例 3
オイル中の異物をフ ィ ルタによ り 卜 ラ ップし、 かかる フ ィ ルタ に付着した異物の観察を行なった。
この被検査物の観察において、 検出すべき欠陥がある 場合の画面を図 1 2 に示す。
図 1 2 において、 a > 、 b I , c , , d ι , e ! 、 f i がそれぞれ欠陥である。
図 1 2の画面において、 具体例 1 と同様に、 欠陷に対 する焦点方向の観察深度を浅い方から深い方へと次第に 変え、 その際の画像を観察するこ とによ り異物の種類を 判別した。
別表 6 には、 かかる具体例 3の結果、 具体例 3 と同じ 被検査物を作業員が観察した結果 （比較例 5 ) 、 具体例 1 と同じ被検査物を従来の自動観察方法によ り観察した 結果 （比較例 6 ) がそれぞれ示されている。
別表 6を参照して明らかなよ う に、 具体例 3 は比較例 5 と同じ観察結果になり 、 比較例 6は具体例 3 、 比較例 5 と観察結果が異なる。
これらの例から も理解できるよ う に、 本発明の欠陥判 別方法は欠陥の種類を正確に判別するこ とができるが、 これに対する従来の自動観察方法は欠陥の種類を正確に 判別するこ とができない。
つぎに、 本発明に係る欠陥自動判別方法について、 図 1 5 に例示した実施例を説明する。
この実施例において、 観察、 検出、 判別される前記不 整 1 6は、 図 1 7 ( C ) の場合とは逆に、 透明な絶緣層 1 4の一部が白い半球状と なって内部半導電層 1 1 側ま たは外部半導電層 1 2側に突出し ている場合、 換言する と、 黒い半導電層 1 1 、 1 2が半球状に凹陥している場 合もある。
ただし、 以下に述べる欠陥判別おいては、 説明の都合 上、 図 1 7 ( C ) のよ う に黒色で半球状に突出する不整 1 6の検出例を取り上げて説明する。
図 1 3 に示す実施例の場合、 図 1 5 に明示した被検査 物 1 、 すなわち、 ケーブル 1 3の内部半導電層 1 1 また は外部半導電層 1 2から絶縁層 1 4 にかけて取り出され たサンブルに光 Lを透過させ、 その透過光に基づいて被 検査物 1 の界面不整を観察する。
上記において、 半導電層 1 1 または 1 2 と絶緣層 1 4 との境界 1 5 を透過した透過光は、 光学レ ンズ 2 2 によ り拡大された後、 光電変換器 （例 ： C C D カ メ ラ） 2 3 を介して電気信号 e に変換される。
この場合、 光学レ ンズ 2 2 を介して一回で観察できる 観察画面は、 図 1 7 ( A ) 、 図 1 8の一部分 1 8が示す よ う に約 5 0 0 y m 2 程度であ り、 二の一つの観察画面 1 8における各位置 a〜 i の透過光輝度が、 光電変換器 2 3を介して電気信号 e に光電変換されたとき、 これら は、 図 1 9の 1 a〜 1 i に示すよう になる。
これら l a〜 l i の電気信号 eは、 微分回路 2 4を介 して図 1 9の l a〜 l i に示す微分電気信号 f に変換さ れる。
これら 2 a〜 2 i の微分電気信号： f のう ち、 あらかじ め設定されている微分電気信号強度の閾値 Xの外の部分 も 、 図 1 9の 3 a〜 3 i に示すごと く 、 前記境界 1 5 における不整信号 （二値化処理信号） h と して検出され る。
この二値化処理に際しては、 画像処理する場合に必要 とする部分だけが取り出され、 不要部分が除去される。 二値化処理された 3 a〜 3 i の不整信号を検出された 順に並べる と、 図 2 0のよ う になる。
画像の分解能をよ り高める と きは、 前記光電変換位置 a〜 i をよ り細かく して光電変換すればよ く 、 この際の 二値化処理信号を検出された順に並べると、 図 2 1 に示 すよ う に、 不整が半球状にあらわれる。
これは、 顕微鏡観察による図 〗 8の不整 1 6の形状と 同じである。
以下は、 かかる不整信号を処理して、 不整の幅、 大き さ、 面積を求める。
図 1 3 に示したケースでは、 微分電気信号： f に、 微分 電気信号強度の閾値 X外に出る部分 gがある。
微分電気信号 f に、 微分電気信号強度の閾値 X外に出 る部分 gがない場合、 電気信号 e 、 撒分電気信号 f 、 二 値化処理信号は、 それぞれ図 1 4 ( A ) ( B ) ( C ) に 示すよ う になる。
微分電気信号強度の閾値 Xは、 不整部分の画素点とそ の周囲画素点 （正常部分） との輝度差が、 不整部分のな い画素点相互の輝度差に対して、 可能なかぎり大きな差 もつ レベルに設定されるのが望ま しい。
不整 1 6は、 半導電層 1 1 および Zまたは 1 2 と絶縁 層 1 4 との境界 1 5が明確であるほど検出しやすい。
したがって、 絶縁層 1 4の透明度が悪い場合、 被検査 物 1 7がその絶縁層 1 4の絶緣材料の結晶融点以上に加 熱され、 絶縁層 1 4の透明度が高められる。
以上は、 図 1 6 に例示した被検査物 1 7中の一つの観 察画面 1 8 について、 その観察画面 1 8 に含まれる不整 1 6のみを検出する実施例である。
被検査物 1 7の全体にわたる不整を検出する と きは、 既述の階層化手段に準じて、 つぎのよ う にする。
すなわち、 被検査物 1 7をあらかじめその厚さ方向に 階層化しておき、 この階層化された被検査物 1 7を、 た と えば、 上の層から下の層へと順次同一観察深度で走査 し て各階層ごと に不整を検出 し、 これの繰返によ り被検 査物 1 7の全体にわたる不整を検出する。
つぎに、 図 1 3の実施例に関する具体例について説明 一 一 する。
具体例 4
6 6 K V架橋ポ リ エチ レ ン絶緣電力ケーブルをスライ スして、 厚さ 0 . 5 m mのサンプル （被検査物） を採取 0 した。
かかる被検査物の内部半導電層と絶縁層との境界を観 察ならびに検査する と き、 図 1 3の手段を用い、 被検査 物を所定の深さでその境界沿いにスキャ ンニングした。
この具体例 4の場合、 上記境界に含まれる 1 μ πι程度 10 の微小な不整を正確に検出するこ とができた。
具体例 5
具体例 4 と同じケーブルから厚さ 2 m mの被検査物を 採取し、 この被検査物について、 これを絶縁層 （絶縁材 料） の融点以上 （ 1 2 0て） に加熱した状態で、 具体例 l a 1 と同様にスキャ ンユングした。
この具体例 5の場合も、 上記境界に含まれる l w m程 度の微小な不整を正確に検出するこ とができた。
[産業上の利用可能性〗
本発明の欠陥判別方法は、 被検査物に光を透過させ、 0 該透過光よ り被検査物中の欠陥を検出する と き、 被検査 物に対する観察深度がその欠陥に一致した状態、 その欠 陥よ り も浅い状態、 その欠陥よ り も深い状態における各 透過光の輝度を電気信号と して取り出し、 これら電気信 号のうち、 あらかじめ設定されている電気信号強度の範 囲外にある部分を欠陥信号と して取り出し、 これを各種 欠陥の二値化処理されているパターン と比較して欠陥の 種類を判別するので、 黒異物、 ア ンバー、 ボイ ドの三種 類の異物の種類を正確かつ自動的に判別する こ とができ o
さ らに、 本発明の欠陥判別方法は、 ケーブルの内部半 導電層または外部半導電層から絶縁層にかけて採取され た被検査物に光を透過させ、 該透過光よ り被検査物中の 欠陥 （界面不整） を検出する と き、 被検査物からの透過 光の輝度を光電気変換して得られた電気信号を微分し、 その微分電気信号のう ち、 任意の画素点とその周辺画素 点との輝度差に一定の閾値を定め、 その閾値の外の電気 信号のみを欠陥信号と して取り出し、 これをあらかじめ 二値化処理されている欠陥の画像パターンと比較するの で、 被検査物の表面傷、 厚さの不均一などに起因して発 生するノ イ ズが除去されるばかりカ 黒い境界にある黒 い不整、 1 m程度の微小な異物でも検出するこ とがで き、 精度、 感度が向上する。
したがって、 かかる精度、 感度の向上によ り、 ゴム · プラスチッ ク絶縁ケーブルの品質を高度に保証するこ と ができる。
その他、 本発明の欠陥判別方法による と きは、 欠陥の 検出、 検出された欠陥の種類の判別、 大きさ、 数を含め た全ての検出が自動的に行なわれるので、 かかる自動検 出によ り 、 欠陥の検出、 判別に要する時間、 労力が低減 され、 さ らに、 被検査物について、 ケーブル絶縁層から 一 —
取り出された被検査物と同等の透過光が得られる場合、 絶縁ケーブル以外の被検査物でも、 その中に含まれる欠 陥の検出、 種類の判別が可能とな り 、 したがって、 欠陥 判別方法の汎用性が増す。
本発明の欠陥判別方法において、 被検査物を階層化し て各階層ごとに観察する と き、 一被検査物あたりの観察 体積が大き く なるので、 欠陥検出精度がよ り向上し、 品 質保証レベルもさらに高まる。
本発明の欠陥判別方法において、 被検査物を所定の温 度で加熱するとき、 被検査物の透明度が向上するので、 界面不整の検出易度が高ま り 、 検出精度が向上する。
表 1
Figure imgf000029_0001
表 2 k 1 m n 0 異 物 種 a 1 なし B B B なし 黒 異 物 b, なし B B B W ア ン バー b2 なし B B， W B , W なし ア ン バー
C l なし B B B B ボ ィ ド - -
表 3
Figure imgf000030_0001
表 4 大きさ w m 具体例 1 比較例 1 比較例 2
1〜 10 1 2個 1 1個 3 6 0個
-田f-r 11〜 20 2個 2個 9個 物
21以上 0個 0個 1個
1〜 D 4 1 0個 4 0 2個 7 0個 ボ
ィ 6〜 10 0個 0個 1 2個 ド-
11以上 0個 0個 2個
1〜 5 4 1 個 4 0個 1 0個 ア
ン 6〜 10 1 9個 2 0個 2個 バ
i 1卜 20 1 0個 9個 2個
21以上 1 個 1 個 0個 表 5
Figure imgf000031_0001
異 物 具体例 3 比較例 5 比較例 6 不透明黒異物 4個 4個 1 個 半透明黒異物 2個 2個 5個

Claims

δ 求 の 範 囲
1 . 被検査物に光を透過させ、 該透過光よ り被検査物中 の欠陥を検出する と き、 観察深度が欠陥の焦点距離と 一致する状態、 観察深度が欠陥の焦点距離よ り も浅い 状態、 観察深度が欠陥の焦点距離よ り も深い状態が得 られるよう に、 欠陥に対する観察深度を変え、 かつ、 該各状態における青それぞれの透過光の輝度を光電変換 手段によ り電気信号に変換するこ と、 および、 これら 電気信号のうち、 あらかじめ設定されている電気信号0 強度の範囲外にある部分を欠陥信号と して取り出すこ と、 および、 取り出された欠陥信号のパターンを、 あ らかじめ検出されている各種欠陥の二値化処理された 欠陥パ.ターンと比較して欠陥の種類を判別するこ とを 特徴とする被検査物の欠陥自動判別方法。
2 . ケーブルの内部半導電層または外部半導電層から絶 緣層にかけて採取された被検査物に光を透過させ、 該 透過光よ り被検査物中の欠陥を検出するとき、 前記被 検査物の半導電層と絶縁層との界面を透過した透過光 の輝度を光電変換手段によ り電気信号に変換し、 該電 気信号を微分信号に変換するこ と、 および、 該微分電 気信号のうち、 あらかじめ設定されている微分電気信 号強度の閾値外の部分を前記界面の不整と して検出す るこ とを特徴とする被検査物の欠陥自動判別方法。
3 . 被検査物をその厚さ方向に階層化し、 各階層ごとに 欠陥を検出する請求の範囲 1 、 2 に記載の被検査物の 欠陥自動判別方法。
4 . 被検査物中の欠陥が検出されるごとに、 欠陥に対す る観察深度を変えて欠陥の種類を判別する請求の範囲 1 、 2 に記載の被検査物の欠陥自動判別方法。
5 . 被検査物の欠陥の位置を記憶しておき、 かつ、 被検 査物全体の欠陥検出が終了してから、 前記記憶された 個々の欠陥に対する焦点方向の観察深度を変えて欠陥 の種類を判別する請求の範囲 1 、 2 に記載の被検査物 の欠陥自動判別方法。
6 . 被検査物の絶緣層をその絶緣材料の結晶融点以上に 加熱するこ とによ り 当該絶縁層の透明度を向上させ、 この透明状態において前記被検査物の半導電層と絶緣 層との界面に光を透過させる請求の範囲 1 、 2 に記載 の被検査物の欠陥自動判別方法。
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