WO2005038446A1 - 欠陥検査装置及びその方法並びに円筒物体の内面加工方法 - Google Patents

欠陥検査装置及びその方法並びに円筒物体の内面加工方法 Download PDF

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WO2005038446A1
WO2005038446A1 PCT/JP2004/011533 JP2004011533W WO2005038446A1 WO 2005038446 A1 WO2005038446 A1 WO 2005038446A1 JP 2004011533 W JP2004011533 W JP 2004011533W WO 2005038446 A1 WO2005038446 A1 WO 2005038446A1
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WO
WIPO (PCT)
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defect
image
cylindrical object
optical system
inspected
Prior art date
Application number
PCT/JP2004/011533
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Mineo Nomoto
Kazushi Yoshimura
Daisuke Katsuta
Original Assignee
Hitachi, Ltd.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi, Ltd. filed Critical Hitachi, Ltd.
Publication of WO2005038446A1 publication Critical patent/WO2005038446A1/ja

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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
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/954—Inspecting the inner surface of hollow bodies, e.g. bores

Definitions

  • the present invention relates to cavities, scratches, and dirt on the surface of an inner surface or the like of a cylindrical object formed by a structure or the like and then cut as necessary, such as an engine cylinder or an automobile traveling system part.
  • the present invention relates to a defect inspection apparatus and method for detecting defects such as defects, and a method for applying an inner surface to a cylindrical object.
  • Patent Document 1 JP-A-3-226659
  • Patent Document 2 JP-A-8-128960
  • JP-A-2002-22671 As conventional techniques for inspecting the inner surface of a cylindrical body for damage, etc., JP-A-3-226659 (Patent Document 1), JP-A-8-128960 (Patent Document 2), and JP-A-2002-22671 are disclosed.
  • a gazette (Patent Document 3) is known.
  • Patent Document 1 discloses a mirror arranged inside a cylinder to be inspected, a one-dimensional CCD camera that reflects the inner surface of the cylinder with the mirror, and an image obtained by integrating the one-dimensional CCD camera and the mirror.
  • a cylindrical inner surface inspection device including a rotation drive unit configured to rotate around a central axis of the cylinder is described.
  • Patent Document 2 discloses an imaging unit that has a conical mirror and a CCD camera, and relatively moves the inside of the cylinder in the longitudinal direction to image the entire inner surface of the cylinder, and the imaging unit. Describes a cylindrical inspection machine that includes an image input unit that expands a circular area image signal transferred from the image processing unit and an image processing unit that performs image processing on the image signal expanded by the image input unit. .
  • Patent Literature 3 describes a cylindrical inner wall surface inspection apparatus including a multi-stage conical mirror and an imaging camera that captures an optical image obtained by being reflected by the multi-stage conical mirror.
  • a first object of the present invention is to detect an appearance defect on the inner surface of a cylindrical object to be inspected such as an engine cylinder, even if processing oil or processing oil cleaning liquid at the time of polishing is attached to the inner surface of the cylinder. It is an object of the present invention to provide a defect inspection apparatus and method capable of inspecting defects such as flaws, scratches, and stains at high speed while keeping detection conditions such as sensitivity constant.
  • a second object of the present invention is to detect a defect around a hole caused by a hole drilling even if a hole is formed in an inner surface of a cylindrical object to be inspected such as an engine cylinder. It is an object of the present invention to provide a defect inspection apparatus and method capable of inspecting defects such as flaws, scratches, and stains at a high speed while keeping detection conditions such as sensitivity constant.
  • a third object of the present invention is to eliminate defects such as scratches, dirt, and peeling on the inner surface of a cylindrical object to be inspected at high speed by keeping detection conditions such as detection sensitivity constant.
  • An object of the present invention is to provide a defect inspection apparatus and a method thereof capable of inspecting.
  • a fourth object of the present invention is to feed back information on inspection results such as nests, scratches, dirt, and peeling of the surface of the cylindrical object to be inspected to the machining process. It is another object of the present invention to provide a defect inspection apparatus and method capable of ensuring a stable processing state, and a method of processing the inner surface of a cylindrical body.
  • the present invention provides a cleaning unit for cleaning residual liquid remaining on the inner surface of a cylindrical object to be tested, and an inner surface of the cylindrical object to be cleaned cleaned by the cleaning unit.
  • An optical system for detecting a two-dimensional image, an image processing unit for obtaining defect information based on the two-dimensional image detected by the optical system, and an output unit for outputting the defect information obtained by the image processing unit And a method for inspecting defects.
  • the present invention is characterized in that a control device for organically coupling and controlling the cleaning unit and the optical system is provided.
  • the cleaning unit may be a fluid (gas (gas) or (Liquid) is radially ejected onto the inner surface of the cylindrical object to be inspected.
  • the present invention provides an optical system for detecting a two-dimensional image of the inner surface of a cylindrical object to be inspected having a hole formed in the inner surface, and extracting or extracting the two-dimensional image detected by the optical system.
  • An image processing unit for acquiring information on a defect generated in the vicinity of the contour of the processing hole based on the set image in the vicinity of the contour of the processing hole; and outputting the information of the defect acquired by the image processing unit.
  • the present invention provides an optical system for detecting a two-dimensional image of the inner surface of a cylindrical object to be inspected, and dividing the two-dimensional image detected by the optical system into a plurality of regions, An image processing unit for acquiring information on the processing defect based on the variation in brightness for each of the regions, and an output unit for outputting the information on the processing defect obtained by the image processing unit.
  • a defect inspection apparatus and a method thereof characterized by the following.
  • the present invention provides an optical system for detecting a two-dimensional image of the inner surface of a cylindrical object to be inspected in which a hole is formed in the inner surface, and a nest based on the two-dimensional image detected by the optical system.
  • An image processing unit that obtains information of each defect by classifying the defect into a defect near the processing hole and a processing flaw defect; and an output unit that outputs the information of each defect obtained by the image processing unit.
  • a defect inspection apparatus and a method thereof are examples of a defect inspection apparatus and a method thereof.
  • the optical system includes an illumination optical system that illuminates a linear area on the inner surface of the inspected cylindrical object that faces in the axial direction, and a reflected light image from the linear area.
  • a reflection optical element for reflecting a reflected light image of the linear area force and directing the reflected light image in the axial direction so as to detect the light from a direction inclined at a desired detection angle with respect to the normal direction of the linear area.
  • an imaging optical element for linearly forming an image of light reflected from the linear region reflected by the reflecting optical element and directed in the axial direction, and a linear image formed by the imaging optical element.
  • a support member having a detection optical system including a linear image sensor for receiving the reflected light image and outputting an image signal is provided, and the support member is rotated about an axis on the inner surface of the inspected cylindrical object.
  • the noise as the background noise is reduced. It is characterized in that the mesh-like noise of the loss hatch is removed by mask processing. Further, in the present invention, the image processing unit further extracts a defect candidate based on the two-dimensional digital image signal obtained from the preprocessing unit, and calculates a feature amount of the extracted defect candidate. It is characterized by having a defect extraction processing unit that determines based on the calculated feature amount and acquires defect information.
  • the present invention is characterized in that the output unit has a display device for displaying a defect map of the inspected cylindrical object as information of a defect obtained from the image processing unit. Further, according to the present invention, in the output unit, any one of a projection view, a perspective view, a development view, a three-dimensional three-dimensional view, and a plan view of the inspected cylindrical object as information of a defect acquired from the image processing unit is provided. A display device for displaying the above display screen and any one or more of the size, type, shape, and coordinates of the defect is provided.
  • the present invention provides a boring process for forming a bore of a cylindrical object by boring using a boring machine, and a plating process for performing a plating process on an inner surface of the bore of the cylindrical object formed in the boring process.
  • a honing process in which a honing process is performed by a honing machine on the inner surface of the bore subjected to the plating process in the plating process, and a bore inner surface of the cylindrical object in which the honing process is formed in the honing process.
  • a defect inspection step having an image processing step and an output step of outputting information of the defect obtained in the image processing step, wherein the defect information output in the output step of the defect inspection step is stored in advance.
  • An internal surface processing method for a cylindrical object wherein the method is fed back to the boring processing step, the honing processing step, or the first cleaning step or the plating step.
  • defects such as a void defect, a defect near the contour of a processing hole, and a processing defect that occur on a curved surface such as an inner wall of a cylindrical object can be automatically and stably detected. This has the effect of being able to be detected.
  • a focus defect generated on a curved surface such as an inner wall of a cylindrical object
  • appearance inspection which automatically and automatically detects defects such as defects near the contours of machined holes and machining scratches
  • numerical information such as the coordinates (position), size, and area of the detected defects can be obtained. It can be used for logistics management to the post-process and feedback to the process of the pre-process, and can produce high quality products.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of one embodiment, and the inspection object 1 is an inner surface of an engine cylinder as shown in FIG. Fig. 2 shows an example of the appearance of an engine block with a cylinder force.
  • the number of cylinders per block is not important for the inspection target 1.
  • cylinders with holes 13 near the bottom dead center of the cylinder are also inspected.
  • the cylinder to be inspected (cylindrical object to be inspected) 1 is placed on a work holder 2 that can reciprocate in the XI and X2 directions based on control from a mechanism control unit 7 by a positioning pin (not shown) or the like. Placed with precision.
  • the cleaning unit 3 and the optical system 4 are held by a base 6 mounted on a stage 5, and the respective drive systems are organically connected and controlled by a mechanism control unit 7 so that they can reciprocate in the Z direction. I have.
  • the image detected by the optical system 4 is input to the image processing unit 8.
  • the image processing unit 8 performs image processing on the input image, calculates a defect type, a defect size, coordinates, and the like, and outputs the result to the overall control unit 9.
  • the overall control unit 9 determines pass / fail or classification based on the detection results of the defect type, defect size, coordinates, etc. output from the image processing unit 8, and displays the determination result on the display device 10,
  • the inspection data is input to the output device 11.
  • the overall control unit 9 organically controls a mechanism control unit 7, an image processing unit 8, a display device 10, and an output device (including a network and a recording medium).
  • the output unit that outputs the defect information according to the present invention includes the display device 10 and the output device 11.
  • the defect inspection apparatus includes, in a defect inspection step 202, a bore of a cylinder to be inspected which has undergone a processing process as shown in FIGS. 26 to 28.
  • the inner surface will be inspected for defects.
  • the inspected cylinder 1 to be inspected in the defect inspection process 202 is subjected to boring the inner surface of the bore using a boring device in a boring process 200, and then to a honing process 201.
  • the inside of the bore is machined with a Houng's eye using a Houng's processing machine.
  • the inspection target cylinder 1 to be inspected in the defect inspection step 202 performs honing caulking, and then removes machining fluid, chips, etc. in the cleaning step 203. Then, it is cleaned using a cleaning device. Therefore, in the defect detection process 202, the inner surface of the bore of the test cylinder 1 in which a small amount of the cleaning liquid or the like remains in a large number of islands due to surface tension is to be detected.
  • the cleaning unit 3 removes a small amount of residual liquid.
  • FIG. 1 shows a state in which the optical system 4 detects an image of the inner surface of the No. 2 bore, and the cleaning unit 3 removes the residual liquid on the inner surface of the No. 2 bore.
  • the mechanism control unit 7 removes the residual liquid from the inner surface of the No. 1 bore by the cleaning unit 3 while moving the Z stage 5 in the Z1 direction.
  • the mechanism control unit 7 stops the Z stage 5 at a desired position in the Z1 direction, and Then, the image of the No. 1 bore inner surface is detected, and the image processing unit 8 and the overall control unit 9 perform a defect inspection.
  • the mechanism control section 7 moves the Z stage 5 in the Z2 direction to retract the cleaning section 3 and the optical system 4.
  • the mechanism control unit 7 moves the work holder 2 in the XI direction by a pitch distance P of the bore.
  • the overall control unit 9 After inspecting the four bores, the overall control unit 9 outputs the result of the defect inspection to the display device 10 and the data of the inspection result to the output device 11.
  • the cleaning section 3 is provided with a mechanism for injecting a fluid (a gas (for example, a gas such as air) or a liquid (for example, a volatile liquid)) onto the inner wall of the cylinder.
  • a fluid for example, a gas such as air
  • a liquid for example, a volatile liquid
  • FIGS. 3 (a) and 3 (b) show a cleaning unit 3 in which a fluid (gas (for example, gas such as air)) or a liquid (for example, a volatile liquid) is sprayed on the inner wall of the cylinder to remove the residual liquid.
  • a fluid gas (for example, gas such as air)
  • a liquid for example, a volatile liquid
  • FIG. 3 (a) shows that a fluid flow path 22 is formed on a shaft 21 that can reciprocate in the direction of arrow Z in the center of the cylinder inner wall, and a fluid (
  • the cleaning section 3 blows out (eg, gas) radially onto the inner wall of the cylinder to blow off residual liquid on the inner wall of the cylinder. It is more preferable to incline the ejection direction of the fluid from the ejection port 24 of the nozzle 23 radially and downward, which is the direction of gravity, because the residual liquid is blown off in the direction of gravity.
  • FIG. 3 (b) shows that a fluid flow path 27 is formed on a shaft 26 which is reciprocally movable in the direction of arrow Z in the center of the inner wall of the cylinder and is rotatably supported by a bearing 25.
  • 4 shows a cleaning unit 3 configured by connecting a nozzle 28 having the nozzle 28 to the flow path 27. Also in this embodiment, by rotating the shaft 26 to rotate the ejection port 29, the fluid is ejected (ejected) radially to the inner wall of the cylinder, and the residual liquid on the inner wall of the cylinder is blown off.
  • FIG. 3 (c) shows an embodiment of the cleaning unit 3 in which the residual liquid is removed by wiping (sweeping) or sucking the residual liquid.
  • a member 31 for wiping or sucking is held by a holder 31 fixed to a shaft 30 that can reciprocate in the direction of arrow Z in the center of the cylinder inner wall, and the member 32 for wiping or sucking is brought into contact with the inner wall of the cylinder. It is used to wipe (sweep) or suck up residual liquid on the inner wall of the cylinder in close proximity.
  • the wiping member (eg, brush) 32 it is preferable to use a soft, water-absorbing cloth or resin so as not to damage the inner surface of the cylinder.
  • the cleaning unit 3 a method of forming a transparent thin film made of a processing oil with a uniform thickness on the entire inner wall of the cylinder can be considered. In this embodiment, the chips have been removed.
  • the image is detected by, for example, a CCD linear image sensor 105 having 1024 pixels.
  • An image forming lens image forming lens for forming an image of the linear image sensor 105 and the inner wall of the cylinder on the sensor surface of the linear image sensor 105 is formed.
  • a mirror reflection optical system
  • An illumination optical system 103 including a light source illuminates the inner wall of the cylinder.
  • the optical system 4 includes a support member 112 for integrally supporting the illumination optical system 103 and the detection optical system 100, an XY fine movement stage 106 for attaching the support member 112 and performing fine movement in the XY direction, and an XY fine movement A stage (rotating stage) 107 for attaching the stage 106 to rotate the support member 112 and an XYZ stage 108 for attaching the stage 107 and adjusting the position between the stage 107 and the work holder 2. .
  • the detection optical system 100 includes a mirror (reflection optical element) 102, an imaging lens (imaging optical element) 104, and a CCD linear image sensor 105.
  • the illumination optical system 103 and the detection optical system 100 including the mirror (reflection optical element) 102, the imaging lens (imaging optical element) 104, and the CCD linear image sensor 105 , are integrally supported by a support member 112 and are rotated by a stage (rotary stage) 107 having the center of the cylinder circle as the center of rotation.
  • the XY fine movement stage 106 between the stage 107 and the support member 112 adjusts the positional relationship between the stage 107 and the support member 112 as described later.
  • the illumination optical system 103 and the detection optical system 100 are positioned by a structure (not shown) between the work holder 2 on which the test cylinder 1 described above is mounted, and the positioning is adjusted.
  • the detection optical system 100 can be moved in and out of the cylinder to be inspected, and the detection as shown in FIG.
  • the system is sequentially moved in the Z direction to detect the entire inner wall of the test cylinder 1 or to position it at a required location.
  • the illumination optical system 103 and the detection optical system 100 described above are rotated once in the stage 107, so that the linear image sensor 105 detects an image of one round of the inner wall of the cylinder. be able to.
  • the pixel size on the inner wall of the cylinder 1 in the arrangement direction of the linear image sensors 105 is about 50 to 80 ⁇ m.
  • the imaging magnification of the imaging lens 104 is set accordingly.
  • the number of pixels for one round of the inner wall of the cylinder needs to be raised to a power of 2 (for example, 4096) by using a two-dimensional Fourier transform as described later. Therefore, the rotation speed of the stage 107 is determined.
  • the detected image signal 131 for one round of the inner wall of the cylinder detected by the linear image sensor 105 is converted into a digital image signal 132 by the A / D converter 121, and is processed by the preprocessing unit 122. Aging correction, brightness correction, and background noise removal processing are performed, and the result is stored in the memory 123 as a two-dimensional digital image 133.
  • the defect extraction processing unit 124 performs, for example, binarization processing on the basis of the two-dimensional image data 134 read from the memory 123 to extract defect candidates such as foci, scratches, and stains.
  • Defect features for defect candidates such as scratches, stains, etc.
  • defect information (defect occurrence coordinates, defect feature amounts, defect counts, etc.) is determined based on the calculated defect feature amounts. (Including the distribution of inner wall defects for each cylinder to be inspected 1) and image signals of the defects) 135 to be input to the main controller 125 (8, 9), stored in the storage device 143, etc., and output Becomes possible.
  • the image processing unit 8 is configured by the unit 122, the memory 123, and the defect extraction processing unit 124.
  • the main control unit 125 includes a display device 10, an input means 142, a storage device 143, and an output device (including a recording medium and a network) 11.
  • the linear image sensor 105 and the AZD conversion are performed based on the control signal 138.
  • the illumination optics attached to the support member 112 by controlling the pre-processing unit 122, the memory 123, the defect extraction processing unit 124, etc., and controlling the stage (rotating stage) 107 based on the stage control signal 136.
  • the XYZ It controls the position of the direction.
  • the main control unit 125 (7, 9) controls the XY stage 108 to adjust the rotation center of the ⁇ stage 107 in order to make the sensitivity uniform over the inner wall of the cylinder 1 to be inspected. It is necessary to match the center of the inner wall (center of the inner diameter) of the test cylinder 1. Further, the main control unit 125 (7, 9) controls the XY fine movement stage 106 to control the distance L (ie, the detection angle ⁇ ⁇ :) from the center of the inner wall (the center of the inner diameter) of the inspected cylinder 1 to the detection point 151. It is possible to make adjustments to change
  • the main controller 125 controls the illumination power supply 126 and the like based on the illumination control signal 139 to control the brightness (intensity) of the illumination light emitted from the illumination optical system 103 including the illumination light source. It becomes possible.
  • the illumination light emitted from the illumination optical system 103 may be a slit-shaped illumination light beam.
  • FIG. 5 shows the detection optical system 100 and the illumination optical system 103 mounted on the support member 112 supported on the stage 107 via the fine movement stage 106 in the embodiment described above. It is shown.
  • the CCD linear image sensor is used as the image detection sensor
  • the image signal 131 detected from the linear image sensor 105 is digitized by the A / D converter 121 and stored in the memory 122.
  • an image of the inner wall of the cylinder 1 to be inspected as shown in FIG. 5B can be detected.
  • FIG. 6 shows an embodiment of the positional relationship between the detection point 151 by the linear image sensor 105 and the illumination optical system 103 that illuminates the detection point 151.
  • FIG. 6 is a top view of the mirror 102 and the inspection target cylinder 1 of the detection optical system 100 according to the present embodiment.
  • the detection position 151 by the linear image sensor that is, the linear region 151 shown in FIG. 5B is a position separated from the center line 152 of the cylinder by a distance L.
  • the illumination optical system 103 emits light in a plane or line, and is arranged so as to illuminate the detection position 151 of the linear image sensor.
  • the arrangement shown in Fig. 6 is desirable.
  • the optical axis of the imaging lens (imaging optical element) 104 exists on 159 shown in FIG. That is, the imaging lens 104 is configured to form an optical image of the linear region 151 shown in FIG. 5B obtained by being reflected by the mirror (reflection optical element) 102 on the rear image sensor 105. Is done. Therefore, particularly, the imaging lens 104 has a characteristic of converging in one axial direction like a cylindrical lens. Defects detected by this inspection device are holes such as nests generated during construction, or those whose surface is dented or turned up like scratches, or when surface treatment is applied to the cylinder surface.
  • the normal part When detecting unevenness on the surface, according to the oblique illumination / oblique detection, the normal part is detected brightly, and the uneven defect part is detected dark, and as a result, the uneven defect part is detected with high sensitivity.
  • the ability to do so becomes possible. That is, as shown in FIG. 7, when an object having a hole 157 such as a cavity is detected on the inner wall of the cylinder 1 to be inspected, a normal line 154 is formed on the inner wall surface of the cylinder 1 to be inspected. From the obliquely inclined direction ( ⁇ i) (oblique illumination) and similarly from the obliquely inclined direction ( ⁇ ⁇ ) (detect obliquely), the defect 157 can be detected.
  • the dark image is detected by the linear image sensor 105 as a shadow (dark portion) detection range 158.
  • This is due to the fact that a shadow portion is generated when it is detected as a shadow portion due to illumination.
  • the angle from the normal 154 of each of the illumination optical system 103 and the linear image sensor 105 By changing the degrees ⁇ i and ⁇ r, the defect detection sensitivity can be changed.For example, by increasing the angles ⁇ i and ⁇ r from the normal, the depth of the hole becomes smaller and the diameter of the hole becomes smaller. Larger objects can be detected, and conversely, by reducing the angles ⁇ i and ⁇ r, it is possible to detect only those having a deep hole and a small hole diameter.
  • a linear area 151 which is a detection area of the linear image sensor 105 is distanced from the center line 152 of the cylinder by a distance L.
  • the linear detection region 151 is detected obliquely, and the angle can be obtained from the relationship between the distance L and the diameter R of the cylinder inner wall. That is, the angle ⁇ r from the normal on the detection side can be obtained from the following equation (1).
  • R is the diameter of the inner wall of the cylinder
  • L is the distance from the cylinder center line 152 of the linear detection area 151 of the linear image sensor 105.
  • the main control unit 125 controls the XY fine movement stage 106 to change the distance L from the rotation center of the stage 107 so that the angle ⁇ r from the normal on the detection side can be changed.
  • the detection optical system 100 can be finely adjusted with respect to the support member 112.
  • FIG. 8 shows the variation in the background brightness, that is, the residual amount of the background noise, the amount of the residual noise, and the amount of the noise when the image is detected by the linear image sensor 105 while changing the distance L and the background noise removal processing described later is performed.
  • the variation in the brightness of the background decreases when the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 is about 15 degrees (the ratio of distance L / diameter R is about 12%).
  • the contrast of the defective portion may be larger when the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 is smaller, or the contrast may be opposite.
  • the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 is about 15 degrees, that is, the ratio of the distance L / diameter R is about 12%. Also, since optical components such as lighting have errors in the spread angle and the like, the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 is about 15 degrees ⁇ 5 degrees (the ratio of the distance LZ diameter R is 8% to 17%). ). That is, if the inner diameter R of the cylinder 1 to be inspected is input using the input means 142 or the like, the main control unit 125 can control the mirror (reflection optical element) 102, the imaging lens (imaging optical element) 104, and the linear image sensor.
  • the XY fine-movement stage 106 is driven and controlled so that the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 composed of 105 is about 15 ° ⁇ 5 ° . ⁇ The distance L from the rotation center of the stage 107 is controlled. Will be.
  • the distance L from the rotation center of the 107 stage 107 is covered.
  • the detection conditions such as the detection sensitivity, it is possible to inspect defects such as flaws, scratches and dirt at a high speed.
  • the illumination optical system 103 is also mounted on the support member 112, when the XY fine movement stage 106 is moved, the illumination optical system 103 moves together with the detection optical system 100. Therefore, if an XY fine movement stage (not shown) is provided between the illumination optical system 103 and the support member 112, the irradiation angle ⁇ i of the illumination optical system 103 and the detection angle ⁇ r of the detection optical system 100 are It can be adjusted independently.
  • the detection optical system 100 arranged as described above is rotated by rotating the ⁇ stage 107, the detection is detected by the linear image sensor 105 and the A / D converter 121 outputs the signal shown in FIG. A two-dimensional image 161 is obtained. If the center of the inner diameter of the cylinder 1 to be inspected and the center of rotation of the stage 107 (the center of rotation of the detection optical system 100) do not deviate from each other, as shown in FIG. If the force is almost uniform (eccentric), uneven brightness (bright and dark) in the circumferential direction of the inner wall occurs as shown by 162a.
  • 0 r be constant over the entire inner wall of the cylinder. That is, if the brightness is constant over the entire image, the projected waveform will be constant as shown at 162b. If there is a certain level of brightness in the circumferential direction of the image, such as 162a, the position of the cylinder circle can be determined from the coordinates of the bright and dark image. By the XY stage 108 ⁇ ⁇ ⁇ You can see which XY direction the stage 107 should be corrected. In addition, the correction amount can be set in advance by calculating the shift amount and the brightness unevenness amount in advance.
  • the center of rotation of the stage 107 with the center of the inner diameter of the cylinder 1 to be inspected positioned on the work holder 2. Therefore, when the test cylinder 1 is placed on the work holder 2, the center of the inner diameter of the test cylinder 1 can be aligned with the rotation center of the stage 107 by mechanical positioning using a positioning pin or the like. It is possible. However, if this is not enough, for example, a distance sensor (not shown) for measuring the distance between the inner wall of the cylinder and the support member 112 is mounted, and the main control unit 125 rotates the stage 107 to rotate the stage 107.
  • the main control unit 125 rotates the stage 107 and performs one-cycle two-dimensional image 161 obtained from the A / D converter 121 or pre-processing by the pre-processing unit 122. Based on the two-dimensional image 161 for one round and stored in the memory 123, as shown in FIG.
  • the cumulative value of the brightness of the pixel over the linear image sensor at each Y coordinate is calculated. It is possible to confirm whether the calculated cumulative value is within the allowable range. If not, the XY stage 108 is controlled so that the calculated cumulative value falls within the allowable range.
  • the linear image sensor 105 detects the light image of the linear region 151 shown in FIG. (Approximately ⁇ 5 degrees), reflected by a mirror 102, condensed by an imaging lens 104, particularly in a direction perpendicular to the longitudinal direction of the image sensor, and detected as a one-dimensional image 131. Then, by rotating the stage 107, the two-dimensional image signal 161 shown in FIG. 9A is detected from the linear image sensor 105, and the two-dimensional digital image signal 132 is obtained by the AZD converter 121. Become.
  • 163b is an enlarged version of the two-dimensional digital image signal in region 163a.
  • 165a and 165b show defects of different sizes.
  • Reference numeral 164 denotes a houng processing mark obtained by honing a cylinder inner wall of an engine or the like for lubrication or the like.
  • FIG. 9A shows an example of the detected two-dimensional digital image 161.
  • the description will be made on the assumption that the defect is detected as dark.
  • a defect such as a convex defect that is detected brighter than its surroundings can be easily adapted from the following description.
  • FIG. 11 shows an embodiment of the flow of image processing such as defect extraction processing.
  • a two-dimensional digital image signal 161 (132) shown in FIG. 9A is detected from the A / D conversion section 121 (step S901).
  • shading correction is performed in the preprocessing unit 122 as needed (S902).
  • the shading correction is uneven brightness of an image caused by uneven brightness of the illumination optical system 103 and the detection optical system 100. This is corrected from the previously obtained reference data or the detected image signal 161 (132).
  • the projection waveform shown in FIG. 9B described above is obtained in the X direction and the Y direction, and each pixel is determined for each direction from the projection waveform. By normalizing, global brightness unevenness can be corrected and eliminated.
  • a regular diagonal line showing a magnified 163b of the detected image 163a is detected. This is a Houng processing mark 164, not a defect.
  • the inner wall of the cylinder of an engine or the like is formed by a Hojunka Kaje for the purpose of lubrication or the like, which may form an infinite number of cross-hatch mesh-like scratches 164 as shown in Fig. 9 (a).
  • linear irregularities are generated on the surface, and light and dark are generated in the same manner as in the case of the defective portion, and are detected as oblique lines 164 as shown in FIG. 9A.
  • the preprocessing unit 122 performs a process of removing the diagonal lines, that is, the background noise (step S903).
  • This background noise has a feature that the oblique line 164 is periodic.
  • a Fourier transform as shown in “Hideyuki Tamura, Introduction to Computer Image Processing, pp. 143 to 146, published by Soken Shuppan” is used. There is something.
  • a two-dimensional Fourier transform is performed on the detected image 161 (132) to generate an image on the frequency plane (step S9031). Is masked (step S9032), and the image of this frequency plane is returned to a normal plane image again by the two-dimensional inverse Fourier transform (step S9033). By doing so, it is possible to obtain an image without background noise.
  • an absolute value image of an amplitude is generated from a two-dimensional Fourier transform image (real part and imaginary part data), and the absolute value image of the amplitude is set at an appropriate threshold value.
  • Binarized data can be used as a reference.
  • the mask shape in the Fourier transform image can be obtained from the angle.
  • the original image is displayed as shown in Fig. 12, and the two points of the straight line of the scratch are displayed on the screen by crossing them to the respective crosses and lines (180a and 180b yarns and 181a and 181b yarns). And, as shown by the point ⁇ and the line 182, the allowable range of the angle is designated.
  • the angle may be converted into the angle of a cross line on a detection image obtained from settings of a Houng processing machine or the like.
  • the allowable range of the angle may be determined in consideration of an error of a processing machine or the like, an angle allowed when the inspection object is actually used, and the like.
  • a mask in a two-dimensional Fourier transform image can be generated by calculation.
  • the mask shape is determined from the detected image or the processing conditions that cannot be obtained from the obtained two-dimensional Fourier transform image.
  • Mask processing except for Can be.
  • the processing flaws deviating from the desired conditions with respect to the original image shown in FIG. 13 (a) are not removed as shown in FIG. 13 (b), but can be detected by the subsequent defect detection processing. The result is that the quality of the processing flaw can also be evaluated.
  • the main control unit 125 displays an image of a defect from which background noise has been removed on the screen of the display device 41.As described above, the shading correction is performed by the preprocessing unit 122.
  • the two-dimensional image 133 from which the background noise has been removed is stored in the memory 123.
  • the defect extraction processing unit 124 can extract a candidate for a defective portion by binarizing the image signal obtained from the memory 123 from which the background noise and the like have been removed with an appropriate threshold value (step). S9 04).
  • the defect extraction processing unit 124 further selects and extracts feature amounts such as coordinates, area, and size (maximum diameter, etc.) of each candidate point from the binarized image.
  • the defect extraction processing unit 124 determines, for example, as shown in FIG. The ratio of the average brightness of the defect candidate to the mean Vmean (Vmean / S) or the brightness around the defect candidate V (CIR) mean and the darkest (or bright level, ) Extract the difference (V (CIR) mean-Vmin) or the ratio (Vmin / V (CIR) mean) from the brightness Vmin (or Vmax) to find the maximum brightness level B at the defect candidate part.
  • the ratio (B / S) between the height level B and the area S of the defect candidate portion or the diameter S approximated by an ellipse can also be used.
  • the ratio (Vmean / S, B / S) between the area or diameter S of the defect candidate portion and the gray level (gradation value) level (Vmean, B) of the defect candidate portion as the evaluation value, It becomes possible to select from the defect candidate points a deep hole-shaped focal defect having a small average defect value or a small defect density value having a small defect area.
  • the defect extraction processing unit 124 generates defect information 135 of the determined defect (defect occurrence coordinates, defect feature amount, number of defects, defect map for each test cylinder, defect image signal, etc.) 135
  • the output is input to the main control unit 125 and stored in the storage device 143 or the like.
  • the main control unit 125 can display the defect information 135 and the evaluation result (pass / fail judgment result) on the display device 141 (step S906).
  • the detection angle ⁇ r can be displayed at the same time.
  • a high-speed computer provided with an image input board for inputting an image signal from the linear image sensor 105
  • a personal computer or the like can be used.
  • a hole may be provided near the bottom dead center of the piston.
  • defects such as burrs and scratches may occur around the hole, and it is necessary to inspect these glues and the like.
  • a method for detecting burrs and flaws around the hole caused by this processing will be described. Images are detected by the method shown in FIGS.
  • Reference numeral 190 in FIG. 15 is a two-dimensional image of the cylinder 1 to be inspected when a hole is drilled. Since no reflected light is detected from the machined hole, the image 191 of the machined hole is black and the image 192 of the cylinder side is a bright image.
  • Fig. 15 (b) shows an enlarged view of the hole.
  • a burr 194 is detected around 193 around the hole image 191. 7, the defect image is darker (darker) than the surrounding area 193.
  • a process of extracting a defect from the two-dimensional digital image obtained as described above in the defect extraction processing unit 124 and the like will be described with reference to FIGS.
  • step S910 After image detection (step S910 (including image detection S901, shading / brightness correction S902, and background noise removal S903)), based on given processing hole position information, The hole image area is cut out (step S911), binarization processing is performed (step S912), and brightness pixels below a certain threshold are extracted as power hole candidates. From the detected binary image (FIG. 17 (a)), a candidate point of a machining hole edge is extracted (step S913).
  • the machining hole edge is searched in the X and y directions of the image from the approximate center coordinates of the machining hole (position information is obtained in advance from the design data), and white ("1" (white), " The points which are 1) pixels having a value of 0 "(black) are sequentially searched and extracted as point coordinates 195 (FIG. 17 (b)).
  • a hole shape (hole contour) 196 is extracted by performing elliptic approximation based on the point coordinates 195 (step S914).
  • a method for extracting a hole shape (hole contour) 196 by elliptic approximation is described in, for example, “Automatic extraction of circular objects by elliptic growth, Mitsuo Okabe Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D—II Vol. J85-D-II No 12 PP. 1823-1831 December 2002 ”detects edges and repeats ellipse fitting to extract the optimal ellipse (circle). With this method, the processed hole shape 196 can be accurately extracted without being affected by flashing around the hole edge (Fig. 17 (c)).
  • the method of extracting the processing hole portion is described as a method of extracting the outer shape of the processing hole by elliptic approximation.
  • the processing hole is displaced from the design value or the processing hole is deformed. It has the feature that the edge of the machined hole can be accurately extracted even if it is done. In the case where the deformation is so small that it does not affect the detection of a defect with a small displacement in the machined hole, the same effect can be obtained even if the machined hole outline is extracted based on the design values.
  • step S915 A process of filling the hole (machined hole) with the processed image (image after shading and brightness correction) is performed (step S915).
  • the embedding area of the image is determined based on the circle and the center coordinates obtained by the ellipse approximation in step S914.
  • a defect detection region consisting of a region near the contour of the hole after image embedding (for example, a ring-shaped region of width W) is set (step S916), and binarization processing is performed to obtain the defect detection region shown in FIG.
  • the defect candidate point 199 shown in (1) is extracted (step S917).
  • Features such as coordinates, area, and size of the defect candidate point are selected and extracted, and a defect (burr or flaw) 194 near the contour of the machined hole is extracted (step 918).
  • information on defects (burrs and scratches) near the contour of the extracted machined hole is output and displayed (S906).
  • the size (missing) based on the distance ⁇ K from the machined hole edge, which is one of the feature values of the candidate defect points, is Defects (burrs and scratches) may be determined and identified by the (depression length). For example, as shown in FIG. 17 (f), based on the fixed distance T, it can be determined that the defect length ⁇ ⁇ is a non-defective product when ⁇ ⁇ , and when the defect length ⁇ ⁇ > ⁇ is a defect.
  • a defect as a pit defect by extracting a region near the contour at a distance W from the outer periphery of the processing hole (for example, a ring-shaped region having a width W) as a defect near the contour of the processing hole.
  • the shape of the machined hole may be a semi-circular hole or a hole as described for a round hole.
  • defect detection processing area 124 and the like determine the defect detection evaluation area 200 by dividing the detection area (S920). Roughness and peeling are caused by eccentricity of the blade and cylinder during processing and wear of the blade. Therefore, it is preferable to set the defect detection evaluation area 200 to an area of about ⁇ 10 mm or more.
  • the brightness (gradation value or gradation value (gray scale)) of the image is extracted from the divided image area 200 (S921).
  • the standard deviation (Dev) of the image brightness and the average brightness (Ave) of the image in each area 200 are extracted, and the ratio (De V) / (Ave) is used as the feature value as the evaluation value.
  • the variation of the image can be extracted. If the value of the brightness variation of this image is larger than a certain value, the image is extracted as a defect area in which a processing rough defect or a peeling part 201 as a defect of a processing flaw exists (S921). Naturally, there is no processing defect in the area where the brightness variation value of the image is detected to be smaller than a certain value. Then, the defect information of the extracted processing flaw as the processing rough or peeled-off portion is output and displayed (S906).
  • FIG. 19 shows a case where an image of a defect is displayed on the screen of the display device 41.
  • the detected image 200 can be divided to show a roughened or peeled portion 201 and a non-defective portion 202.
  • FIG. 20 and FIG. 21 show a case where a defect is detected by identifying a cavity, a defect in the vicinity of a processed hole, a roughened process, and a peeling defect.
  • the processing hole defect detection processing S932 (S911-S917)
  • the feature quantity extraction 'selection S933 (S918)
  • the focus defect inspection processing S934 (S904)
  • the feature quantity extraction and selection S935 (S905)
  • the machined hole when there is a machined hole, the machined hole is filled in the process of detecting a hole defect, so that it is very difficult to extract the machined hole as a defect at the time of the cavity defect inspection process. Accurate inspection can be realized. After extracting the focus defect (S935 (S905)), the detection area is divided, and the standard deviation (Dev) of the brightness of the image and the average brightness (Ave) of the image are extracted for each of the divided areas.
  • the process of detecting roughness and peeling of the surface (S920—S921)) is performed, and as a result, the brightness variation ((Dev) / (Ave)) of the image is extracted (S937 (S921)). ), And outputs and displays information on the defect area in which the kerf flaw is present based on each result (S906).
  • FIG. 21 is a functional block diagram of the entire defect inspection apparatus.
  • the optical system 4 detects an image of the inner surface of the cylinder, and the functional image in the image processing unit 8.
  • a porosity inspection, a defect inspection near a processing hole, a processing roughness, and a peeling-off defect are respectively detected, the defect position is specified, the distribution is extracted, and the defect is determined. Display, storage and results can be attached and output.
  • the detected result is input to the analysis device 9a of the overall control unit 9, and the frequency and type of the defects are tabulated and analyzed for each day and each part, and the pre-processes 201, 203, and 204 shown in FIGS. 26, 27, and 28 are performed.
  • the feedback can be given to the processing machine and design information.
  • the test engine block 12 is placed on the work holder 2.
  • the engine block to be inspected is placed with a predetermined accuracy by means of a positioning pin (not shown) on the work holder 2 (not shown) or the position of the engine block by an image sensor (not shown). Measure Then, the amount of deviation from the normal position is fed back to the XY axis of the XYZ stage 108 as appropriate.
  • the Z axis of the XYZ stage 108 is moved, and a part of the support member 112 to which the detection optical system 100 and the illumination optical system 103 are mounted is inserted into the cylinder 1 to be tested of the engine block to be tested.
  • an image for one round of the inner wall of the cylinder is detected by the linear image sensor 105, converted into a digital image signal by the AZD converter 121, preprocessed, and stored in the memory 123.
  • the stage 107 may actually rotate one or more rotations because the rotation needs to be accelerated or decelerated.
  • the image stored in the memory 123 is subjected to the processing described in detail above by the defect extraction processing unit 124 to extract defect information 135.
  • the Z-axis of the XYZ stage 108 is moved, and the image detection and defect extraction processing are repeated for the undetected portion. In this case, if the image detection by the optical system 4 with respect to the inner surface of each cylinder is slightly overlapped, the defect existing at the boundary of the image detection will not be missed.
  • the Z-axis of the XYZ stage 108 is moved, the force in the cylinder is extracted from the detection optical system 100, and the XY stage of the XYZ stage 108 or the work holder 2 is removed.
  • the detection optical system 100 and the illumination optical system 103 or the engine block 1 to be inspected are moved to a position where the adjacent cylinder can be inspected by the moving means. By repeating this, the inner walls of the four cylinders can be inspected.
  • the main control unit 125 displays a map format on the screen of the display device 41 as shown in FIG. Or an enlarged image of the defective portion (including the defective portion 172).
  • This defect map is displayed by discriminating those that occur independently (X: single nest), those that occur at a certain distance (Hata: dense nest), processing scratches ( ⁇ :), etc. .
  • X single nest
  • Hata dense nest
  • processing scratches ⁇ :
  • the square on the right side of Fig. 22 shows the enlarged image (original image or processed image (defect image)) of the defect. Is displayed when, for example, a defective portion is designated in the defect map on the left side of the area.
  • the maximum diameter on its side e.g. 0. 24 mm
  • the maximum diameter and area are indicated.
  • FIG. 23 shows that the main control unit 125 (9) uses the perspective map format of the inspection result to show the defect types of the nest, rough machining, and abnormal hole machining, the number of each defect, and the determination result of the quality of the bore.
  • FIG. 2 is a diagram showing what is displayed on the display device 10. Since this defect map has a component of the defect occurrence status at the position corresponding to the actual shape, it is possible to more clearly grasp the tendency of the defect position to be compared with the actual product, the bias of the defect position, and the frequency of the defect type.
  • FIG. 24 is a diagram showing an example in which the main control unit 125 (9) outputs detailed information of the detection result, and shows a case where the No. 2 bore of FIG. 23 is displayed.
  • the size of the nest is indicated by the diameter (for example, ⁇ 1.6mm), the roughness of the work is indicated by the area (for example, 25mm x 80mm), and as shown in Fig. 17 (f), the abnormal hole is indicated by the width JX height ⁇ ⁇ ( For example, 1 ⁇ 5mm X 3mm).
  • the respective coordinates (H, ⁇ ) are represented by ⁇ the height H (mm) obtained from the coordinates of the stage and the linear image sensor, and ⁇ the rotation angle force of the stage 106 ⁇ (rotation angle) ⁇ (°).
  • the main control unit 125 (9), based on the detected defect information 135 and the evaluation result (pass / fail judgment result), summarizes an inspection result totaling table for one day or one week, for example, as shown in FIG. As shown in FIG. 25, it can be output on the screen of the display device 141.
  • the coordinates (X, Y) of the defect and the evaluation result (pass / fail for each key and total pass / fail for each block) are displayed on the screen of the display device 141. Thereby, the details of the inspection result can be known.
  • FIG. 26 to FIG. 28 are diagrams illustrating the flow of feeding back the detection results from the engine cylinder manufacturing process and the overall processing unit 9 to the processing machine in the preceding process.
  • the material is made of iron or aluminum.
  • Manufacturing There are various processes, and Fig. 26 shows the case where the inner surface of the bore manufactured in the manufacturing process (boring process 200 and honing process 201) is not cleaned and the inner surface of the bore manufactured in the manufacturing process is cleaned.
  • the surface is manufactured in an aluminum processing step, and after the boring force is applied, the surface is plated in a plating step 204 to increase hardness, and then a honing processing step 201 is performed. The inspection is performed after the inner surface of the bore is cleaned in the cleaning step 203.
  • Fig. 26 shows the bore inner surface subjected to a boring force using a boring machine (200), and then a Houng's eye is machined using a Houng machine (201), as shown in Fig. 1.
  • the case where the inner surface of the bore is detected using the defect detection device (202) is shown.
  • the defect inspection process 202 as a result of inspection using a defect inspection device, if processing roughening has occurred, gradually increased, or the area has increased, the processing of the machining Information is output (feedback) using an output device 11 such as a network.
  • causes of processing defects include misalignment of the boring machine, uneven reciprocating stroke of the honing machine, uneven expansion of the grinding wheel, uneven clogging of the grinding wheel, uneven cutting depth of the grinding wheel, etc. Can be considered. Therefore, the defect inspection apparatus according to the present invention optimizes these processing conditions (center deviation of the boring machine, reciprocating stroke of the honing machine, amount of expansion of the grindstone, clogging of the grindstone, cut amount of the grindstone, etc.). Information can be provided by feeding back defect inspection information to a Houng processing machine or the like.
  • FIG. 27 is a diagram in which a cleaning process 203 is added to the manufacturing process shown in FIG. 26, and a case where the defect inspection device in the defect inspection process 202 feeds back to the cleaning device in the cleaning process 203 is added.
  • the cleaning apparatus in the cleaning step 203 chips and the like after machining are removed by immersing the engine block in a cleaning liquid and performing ultrasonic vibration or the like. If this cleaning is applied to a large number of engine blocks for a long time, the cleaning liquid becomes dirty, and the dirt is re-adhered to the engine block. Even if the dirt is re-adhered, even if it is washed in the cleaning unit 3 of the defect inspection device shown in Fig.
  • the defect inspection apparatus feeds back information such as the number of defects obtained as a result of the defect inspection to the cleaning apparatus in the cleaning step 203, so that the cleaning apparatus can estimate the possibility of abnormality. it can.
  • Fig. 28 shows that in the boring process 200, the inner surface of the bore is subjected to boring using a boring device, and then, in the plating process 204, the surface is subjected to plating using a plating device.
  • This shows a case where the inner surface of the bore is inspected by using the defect inspection apparatus shown in FIG.
  • the defect inspection apparatus according to the present invention shows a case where the information regarding the machining roughness is also provided to the plating processing apparatus that performs the plating processing on the aluminum material or the like in the plating processing step 204.
  • the process control can be performed by feeding back the information on the processing roughness to the plating condition of the plating device.
  • the defect inspection apparatus in the defect inspection step 202 feeds back the defect inspection results to a honin-daka machine, a cleaning apparatus, a plating processing apparatus, and the like, thereby manufacturing an engine cylinder. In the process, it becomes possible to keep the processing or kamen condition properly, and the product yield can be improved.
  • the defect inspection apparatus transfers the obtained defect information and evaluation result (pass / fail judgment result) to a higher-level management system online or offline, so that the higher-level management system It can be used for logistics management to the post-process and feedback to the process of the pre-process.
  • the present embodiment it is possible to stably and automatically detect defects such as irregularities and scratches generated on a curved surface such as an inner wall of a cylindrical object. . Further, according to the present embodiment, in the appearance inspection for automatically and automatically detecting defects such as irregularities and scratches generated on a curved surface such as an inner wall of a cylindrical object or the like, the coordinates of the detected defects ( Because digitized information such as position, size, area, etc. can be obtained, it can be used for logistics management to the post-process and feedback to the process of the pre-process, and the ability to manufacture high-quality products. Become.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a defect inspection apparatus for inspecting a defect generated on an inner surface of a cylindrical object to be inspected according to the present invention.
  • FIG. 2 is an explanatory view showing the appearance of a cylindrical object to be inspected.
  • FIG. 3 Each of FIG. 3 (a), FIG. 3 (b), and FIG. 3 (c) shows one implementation of a cleaning unit for cleaning the inner surface of a cylindrical object to be inspected provided in the defect inspection apparatus shown in FIG. It is a block diagram showing an example.
  • FIG. 4 is a specific configuration diagram showing one embodiment of a defect inspection apparatus according to the present invention, from which a cleaning unit is removed.
  • FIG. 5 (a) is a diagram showing a cylindrical object to be inspected in a defect inspection apparatus according to the present invention, an illumination optical system mounted on a support member supported on a stage (rotating stage) via an XY fine movement mechanism
  • FIG. 5B is a diagram for explaining the relationship with the detection optical system
  • FIG. 5B is a view taken in the direction of arrow A in FIG. 5A.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a relationship between an image detection position by a mirror as a detection optical system and a linear image sensor on an inner surface of a cylindrical object to be detected.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the principle of manifestation of a defective portion using a concave defect as an example.
  • FIG. 8 is a diagram showing a relationship between a detection angle ⁇ r and a ratio of distance L / diameter R with contrast and background variation (normalized value) of a defective portion.
  • FIG. 9 (a) is a diagram for describing a two-dimensional image detected from the inner surface of a cylindrical object to be inspected by a linear image sensor
  • FIG. 9 (b) is a linear image sensor due to misalignment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a change in detected brightness.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the directional characteristics of illumination by the illumination optical system.
  • FIG. 11 is a diagram showing a flow of image processing including defect extraction processing in the image processing section shown in FIG. 1.
  • FIG. 12 is a view for explaining an embodiment of data designation for generating a mask image for removing cross-hatch mesh noise as background noise.
  • FIG. 13 (a) is a diagram showing a detected original image
  • FIG. 13 (b) is a diagram showing a defect image displayed as an inspection result.
  • FIG. 14 is an explanatory diagram of a method of extracting a defect such as a deep focus based on the feature amount of an image signal from which a defect candidate is extracted.
  • FIG. 15 (a) is a diagram for explaining a two-dimensional image detected from the inner surface of a cylindrical object to be tested in which a hole is formed in the side surface of a cylinder by a linear image sensor, and FIG. Is an enlarged view of the hole shown in FIG.
  • FIG. 16 is a diagram showing a flow of image processing including a process of extracting a defect near the contour of a machined hole in the image shown in FIG.
  • FIG. 17 (a) and (f) are diagrams showing an image processing procedure for extracting a defect near the contour of a machined hole in the image shown in FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing a flow of an image processing including an extraction processing of a processing flaw defect such as processing roughness or peeling of a plating.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of extraction of a processing flaw defect such as processing roughness / peeling off.
  • FIG. 20 is a diagram showing a flow of image processing in a case where a defect is identified, a defect near a contour of a machined hole, and a machined defect are individually inspected.
  • FIG. 21 is a functional block diagram showing an embodiment of a defect inspection apparatus for performing defect inspection by identifying a hole defect, a defect near the contour of a processed hole, and a processed flaw defect.
  • FIG. 22 is a diagram for explaining an embodiment (four bore defect map) of displaying a defect inspection result in one engine block.
  • FIG. 23 is a diagram for explaining another embodiment (four bore defect map) of displaying a defect detection result in one engine block.
  • FIG. 24 is a diagram illustrating an example (defect map of one bore) of a detailed display of a defect detection result in one engine block shown in FIG.
  • FIG. 25 is a diagram showing one embodiment of the tabulation display of the defect inspection results.
  • FIG. 26 shows the result of the inspection performed by the defect inspection apparatus according to the present invention fed back to the machining process.
  • FIG. 4 is a view showing a first embodiment of a manufacturing method (processing method) to be performed.
  • FIG. 27 is a view showing a second embodiment of the manufacturing method (processing method) for feeding back the inspection result of the appearance inspection device according to the present invention to the processing step and the cleaning step.
  • FIG. 28 is a diagram showing a third embodiment of the manufacturing method (processing method) for feeding back the inspection result of the appearance inspection device according to the present invention to the processing step, the cleaning step, and the plating step. is there

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Abstract

　本発明は、被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄部と、該洗浄部で洗浄した被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像を基づいて鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥、汚れ欠陥等の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする。そして、前記光学系は、照明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対して所望の検出角度傾斜した方向から検出する検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持部材を回転させることによってリニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における２次元画像信号を検出するように構成したことを特徴とする。

Description

明 細 書
欠陥検查装置及びその方法並びに円筒物体の内面加工方法
技術分野
[0001] 本発明は、エンジンのシリンダや自動車走行系部品などのように、铸造などにより成 形され、その後必要に応じて切削加工された円筒物体の内面などの表面の錡巣、傷 、汚れなどの欠陥を検查する欠陥検查装置及びその方法並びに円筒物体の内面加 ェ方法に関する。
^景技術
[0002] 筒体の内面の損傷などを検査する従来技術としては、特開平 3— 226659号公報（ 特許文献 1)、特開平 8-128960号公報（特許文献 2)および特開 2002-22671号 公報 (特許文献 3)が知られてレ、る。
特許文献 1には、検査対象の円筒の内部に配置されるミラーと、前記円筒の内面を 前記ミラーで反射させて撮像する一次元 CCDカメラと、この一次元 CCDカメラと前記 ミラーとを一体として前記円筒の中心軸のまわりに回転させる回転駆動部とを備えた 円筒内面検査装置が記載されている。
[0003] 特許文献 2には、円錐面の鏡体と CCDカメラとを有し、筒体の内部を長手方向へ 相対移動して筒体の内面全周を撮像する撮像手段と、該撮像手段から転送される円 形領域画像信号を展開処理する画像入力部と、該画像入力部で展開処理された画 像信号を画像処理する画像処理部とを備えた筒体検査機が記載されている。
特許文献 3には、多段に形成した円錐形ミラーと、該多段の円錐形ミラーで反射し て得られる光像を撮像する撮像カメラとを備えた円筒内壁面検査装置が記載されて いる。
発明の開示
[0004] し力 ながら、上記従来技術 1一 3においては、円筒内面をカ卩ェ時の加工油が付着 している状態での検査や、加工油を洗浄後に洗浄液が付着している状態で欠陥を検 查する点について考慮されていなかった。
また、円筒面に加工された穴の周囲の欠陥を検出する点についても考慮されてい なかった。
また、表面の加工傷や円筒内面に施したメツキ剥れを検出する点についても考慮さ れていなかった。
さらに、円筒内面の検查結果に基づいて、加工プロセスへ加工状態をフィードバッ クするデータを出力して、安定な加工状態を確保する点についても考慮されていな かった。
[0005] 本発明の第 1の目的は、エンジンシリンダなどの被検查円筒物体の内面における 外観欠陥について、円筒内面にカ卩ェ時の加工油や加工油洗浄液が付着していても 、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で、铸巣、傷、汚れ等の欠陥を検査で きるようにした欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
[0006] 本発明の第 2の目的は、エンジンシリンダなどの被検查円筒物体の内面に穴加工 力^れている場合でも、穴加工によって生じる穴の周囲の欠陥を検出すると共に、検 出感度等の検出条件を一定にして、高速で、铸巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できる ようにした欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
[0007] また、本発明の第 3の目的は、被検査円筒物体の内面上に発生した傷や汚れ、メッ キ剥れ等の欠陥を、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で検査できるように した欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
[0008] また、本発明の第 4の目的は、被検査円筒物体の内面上に発生した铸巣、傷や汚 れ、メツキ剥れ等の検査結果の情報を、加工プロセスへフィードバックすることにより、 安定な加工状態を確保できるようにした欠陥検査装置及びその方法並びに円筒物 体の内面加工方法を提供することにある。
[0009] 上記目的を達成するために、本発明は、被検查円筒物体の内面に残っている残留 液を洗浄する洗浄部と、該洗浄部で洗浄した被検查円筒物体の内面の 2次元画像 を検出する光学系と、該光学系で検出された 2次元画像に基づいて欠陥の情報を取 得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力 部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
また、本発明は、前記洗浄部と前記光学系を有機的に結合して制御する制御装置 を設けたことを特徴とする。また、本発明は、前記洗浄部を、流体 (ガス (気体)若しくは 液体)を前記被検査円筒物体の内面に放射状に噴射するように構成したことを特徴 とする。
[0010] また、本発明は、内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の 2次元画像 を検出する光学系と、該光学系で検出された 2次元画像に対して抽出又は設定され た前記加工穴の輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情 報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力す る出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
[0011] また、本発明は、被検查円筒物体の内面の 2次元画像を検出する光学系と、該光 学系で検出された 2次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の 明るさのバラツキを基づいて加工傷欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処 理部で取得された前記加工傷欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴と する欠陥検査装置及びその方法である。
[0012] また、本発明は、内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の 2次元画像 を検出する光学系と、該光学系で検出された 2次元画像に基づいて铸巣欠陥、加工 穴の近傍欠陥及び加工傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理部と、 該画像処理部で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特 徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
[0013] また、本発明は、前記光学系は、前記被検査円筒物体の内面における軸心方向を 向いた線状の領域に照明する照明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前 記線状の領域の法線方向に対して所望の検出角度傾斜した方向から検出するよう に前記線状の領域力 の反射光像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要 素と該反射光学要素で反射されて軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光 像を線状に結像させる結像光学要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光 像を受光して画像信号を出力するリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取 付けた支持部材を設け、該支持部材を前記被検査円筒物体の内面における軸心を 中心にして回転させることによって前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体 の内面における 2次元画像信号を検出するように構成したことを特徴とする。
[0014] また、本発明は、前記画像処理部の前処理部において、前記背景ノイズとしてのク ロスハッチの網目状ノイズをマスク処理で除去するように構成したことを特徴とする。 また、本発明は、前記画像処理部において、更に、前記前処理部から得られる 2次 元デジタル画像信号に基いて欠陥候補を抽出し、該抽出された欠陥候補の特徴量 を算出し、該算出された特徴量に基いて判定して欠陥の情報を取得する欠陥抽出 処理部を有することを特徴とする。
[0015] また、本発明は、前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情 報としての被検査円筒物体の欠陥マップを表示する表示装置を有することを特徴と する。また、本発明は、前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥 の情報としての被検査円筒物体の投影図、斜視図、展開図、 3次元立体図、平面図 のいずれか 1つ以上の表示画面と、欠陥の大きさ、種類、形状、座標のいずれか 1つ 以上とを表示する表示装置を有することを特徴とする。
[0016] また、本発明は、円筒物体のボアをボーリング加工機によるボーリング加工によって 形成するボーリング加工工程と、該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボ ァ内面にメツキ処理を施すメツキ処理工程と、該メツキ処理工程でメツキ処理が施され たボア内面にホーニング加工機によるホーニング加工によってホーニング目を形成 するホーユング加工工程と、該ホーニング加工工程でホーユング目が形成された円 筒物体のボア内面を洗浄する第 1の洗浄工程と、該第 1の洗浄工程で洗浄された円 筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄する第 2の洗浄工程と、該第 2の洗浄 工程で洗浄した円筒物体のボア内面の 2次元画像を光学系で検出する検出過程と、 該検出過程で検出された 2次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過 程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する 欠陥検査工程とを有し、該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前 記ボーリング加工工程又はホーユング加工工程又は前記第 1の洗浄工程又はメツキ 工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法である。
[0017] 以上説明したように、本発明によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生し た铸巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥などの欠陥を安定に自動的に検 出することができる効果を奏する。
また、本発明によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した铸巣欠陥、 加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥などの欠陥を安定に自動的に検出する外観検 查において、検出した欠陥の座標 (位置）、大きさ、面積など数値化した情報が得ら れるため、後工程への物流管理や、前工程のプロセスのフィードバックに用いること ができ、品質の良い製品を製造することができる。
発明を実施するための最良の形態
[0018] 以下、本発明に係わる円筒内面などの物体表面の欠陥検查方法およびその装置 並びに円筒内面の加工方法の実施の形態について図面を用いて説明する。
[0019] まず、本発明に係る欠陥検査装置 (外観検査装置)の一実施例について説明する 。図 1は一実施例の概略構成を示す図であり、被検査物 1としては図 2に示すような エンジンシリンダの内面とする。図 2では、シリンダ力 個あるエンジンブロックの外観 例を示したが、被検査対象 1としては、 1ブロックあたりのシリンダ数は問わなレ、。また 、シリンダの下死点あたりに穴加工 13されているシリンダも検査対象としている。
[0020] 被検査シリンダ (被検査円筒物体） 1は、機構制御部 7からの制御に基いて XI、 X2 方向に往復移動可能なワークホルダ 2上に位置決めピン（図示せず）などにより所定 の精度で載置される。洗浄部 3と光学系 4は、ステージ 5に載置されているベース 6に 保持され、 Z方向に往復移動出来るように、機構制御部 7でそれぞれの駆動系を有 機的に連結制御している。
[0021] そして、光学系 4で検出された画像は画像処理部 8に入力される。画像処理部 8は 、入力された画像に対して画像処理を行って、欠陥種別、欠陥寸法、座標等を算出 して全体制御部 9に出力する。全体制御部 9は、画像処理部 8から出力される欠陥種 別、欠陥寸法、座標等の検出結果に基づいて良否またはクラス分けの判定を行い、 該判定結果を表示装置 10に表示すると共に、検査データを出力装置 11に入力する 。全体制御部 9は、機構制御部 7、画像処理部 8、表示装置 10および出力装置 (ネッ トワークおよび記録媒体等を含むものとする。） 11を有機的に制御する。ところで、本 発明に係る欠陥の情報を出力する出力部としては、表示装置 10及び出力装置 11を 含むものとする。
[0022] ところで、本発明に係る欠陥検査装置 (外観検査装置）は、欠陥検査工程 202にお いて、図 26—図 28の各々に示すような加工プロセスを経た被検查シリンダのボアの 内面の欠陥を検査することになる。図 26に示す場合には、欠陥検査工程 202で検査 の対象となる被検查シリンダ 1は、ボーリング加工工程 200においてボア内面をボー リング加工装置を用いてボーリング加工し、その後ホーニング加工工程 201において ボア内面にホーユング加工機を用いてホーユング目を加工したものとなる。そのため 、欠陥検查工程 202では、加工液や切り屑等の微量が表面張力により多数の島状に 残った被検查シリンダ 1のボア内面を検查することになる。図 27および図 28に示す 場合には、欠陥検查工程 202で検査の対象となる被検查シリンダ 1は、ホーニングカロ ェをした後、洗浄工程 203において加工液や切り屑等を除去するために洗浄装置を 用いて洗浄されたものとなる。そのため、欠陥検查工程 202では、洗浄液等の微量 が表面張力により多数の島状に残った被検查シリンダ 1のボア内面を検查することに なる。このように、加工液や洗浄液等の微量の残留液が表面張力により島状に残ると 、光を斜方照射した際影が生じたりして誤検出の原因となる。そこで、本発明に係る 欠陥検査装置 (外観検査装置）においては、光学系 4でボアの内面について画像を 検出する前に、洗浄部 3で微量の残留液を除去するように構成した。
[0023] 次に、本発明に係る欠陥検査装置における検査動作を、被検查シリンダ 1が No l 一 No4の 4つのボアで構成されている場合について説明する。図 1は、光学系 4で N o lボアの内面を画像検出し、洗浄部 3で No 2ボアの内面の残留液を除去している状 態を示す。
[0024] ボア内面の検査は次の手順で行う。
( 1 )機構制御部 7は Zステージ 5を Z 1方向に移動させながら、洗浄部 3により No lの ボア内面の残留液を除去する。
( 2)次に、機構制御部 7は Zステージ 5を Z2方向に移動させて洗浄部 3を退避させる
( 3)次に、機構制御部 7はワークホルダ 2を XI方向にボアのピッチ距離 P移動させる
(4)次に、機構制御部 7は Zステージ 5を Z 1方向に移動させながら、洗浄部 3により N o2のボア内面の残留液を除去する。
( 5)次に、機構制御部 7は Zステージ 5を Z 1方向の所望の位置で停止させ、光学系 4 で No 1のボア内面の画像を検出して画像処理部 8および全体制御部 9で欠陥検査 を行う。
(6)次に、機構制御部 7は Zステージ 5を Z2方向に移動させて洗浄部 3と光学系 4を 退避させる。
(7)次に、機構制御部 7はワークホルダ 2を XI方向にボアのピッチ距離 P移動させる
[0025] 以下、順次 (4)一 (7)の動作を繰り返して、 4つのボアを検查する。
(8) 4つのボアを検査した後、全体制御部 9は欠陥検查結果を表示装置 10、検查結 果のデータを出力装置 11に出力する。
[0026] 次に、ボア内面を洗浄する洗浄部 3の具体的な実施例について図 3を用いて説明 する。上記洗浄部 3は、流体 (ガス（例えば空気等の気体)又は液体 (例えば揮発性 を有する液体) )をシリンダ内壁に噴射する機構を備えて構成される。
[0027] 図 3 (a)、 (b)は、洗浄部 3として、流体 (ガス（例えば空気等の気体)又は液体 (例え ば揮発性を有する液体) )をシリンダ内壁に吹き付けて残留液を吹き飛ばす方法の実 施例を示す。
[0028] 図 3 (a)は、シリンダ内壁中央を矢印 Z方向に往復移動可能な軸 21に流体の流路 2 2を形成し、軸 21に形成したノズル 23の噴出し口 24から流体（例えばガス）をシリン ダ内壁に放射状に噴出（噴射）して、シリンダ内壁の残留液を吹き飛ばす洗浄部 3を 示すものである。なお、ノズル 23の噴出し口 24からの流体の噴射方向を、放射状で 且つ重力方向である下向きに傾斜させれば、残留液が重力方向に吹き飛ばされるの でより好ましいことになる。
[0029] 図 3 (b)は、シリンダ内壁中央を矢印 Z方向に往復移動可能で、且つベアリング 25 で回転可能に支持された軸 26に流体の流路 27を形成し、噴出し口 29を有するノズ ル 28を上記流路 27に繋げて構成した洗浄部 3を示すものである。この実施例の場合 も、軸 26を回転させて噴出し口 29を回転させることによって、流体をシリンダ内壁に 放射状に噴出（噴射）させて、シリンダ内壁の残留液を吹き飛ばすことになる。なお、 ノズノレ 28の噴出し口 29からの流体の噴射方向を、重力方向である下向きに傾斜さ せれば、残留液が重力方向に吹き飛ばされるのでより好ましいことになる。 [0030] 図 3 (c)は、洗浄部 3として、残留液を拭き取る（掃き取る）または吸い取ることによつ て除去する方式の実施例を示す。この実施例は、シリンダ内壁中央を矢印 Z方向に 往復移動可能な軸 30に固定されているホルダ 31に拭き取る部材または吸い取る部 材 32を保持し、拭き取る部材または吸い取る部材 32をシリンダ内壁に接触または近 接させてシリンダ内壁の残留液を拭き取る（掃き取る）または吸い取るものである。上 記拭き取る部材 (例えばブラシ） 32は、シリンダ内面に傷が付かないように、軟質で吸 水性のある布や樹脂を用いるのが好ましレ、。
[0031] この外、洗浄部 3の他の実施例としては、加工油からなる透明な薄膜をシリンダの内 壁の全面に均一な厚さで形成させる方法が考えられる。この実施例の場合、切り屑 は除去されていることになる。
[0032] 次に、本発明に係る欠陥検查装置 (洗浄部 3を除く）の具体的な実施例について図 4を用いて説明する。
[0033] 画像検出は、例えば 1024画素力 なる CCDリニアイメージセンサ 105によって行う 、リニアイメージセンサ 105およびシリンダ内壁の像をリニアイメージセンサ 105の センサ面上に結像させるための結像レンズ (結像光学要素） 104力 一般にシリンダ 内に収納できないため、本構成例では、被検查シリンダ 1内にミラー（反射光学系） 1 02を設け、そのミラー 102でシリンダ内壁からリニアイメージセンサ 105までの光路を 90度曲げる構成としている。また、光源を含む照明光学系 103はシリンダ内壁を照 明するものである。
[0034] 光学系 4は、照明光学系 103並びに検出光学系 100を一体的に支持する支持部 材 112と、該支持部材 112を取り付けて XY方向に微動させる XY微動ステージ 106 と、該 XY微動ステージ 106を取り付けて上記支持部材 112を回転させるための Θス テージ（回転ステージ） 107と、該 Θステージ 107を取り付けてワークホルダ 2との間 で位置調整される XYZステージ 108とによって構成される。
[0035] 検出光学系 100は、ミラー（反射光学要素） 102、結像レンズ (結像光学要素） 104 及び CCDリニアイメージセンサ 105から構成される。
[0036] 上記構成により、照明光学系 103並びにミラー（反射光学要素） 102、結像レンズ（ 結像光学要素） 104及び CCDリニアイメージセンサ 105からなる検出光学系 100は 、支持部材 112により一体的に支持され、シリンダ円の中心を回転中心とする Θステ ージ（回転ステージ） 107により回転される。 Θステージ 107と支持部材 112の間の X Y微動ステージ 106は、後述するように Θステージ 107と支持部材 112との位置関係 を調整するものである。これら照明光学系 103並びに検出光学系 100は、先に述べ た被検查シリンダ 1を載置したワークホルダ 2との間において、図示されない構造物で 位置決めされており、この位置決めを調整するものとして、 XYZステージ 108がある。 特に Zステージは、被検查シリンダ 1の長さ方向（図 1の紙面上下方向）に移動するも ので、検出光学系 100を被検查シリンダ内に出し入れしたり、図 5に示すような検出 系の視野幅がシリンダ長に比べて短い場合に、順次 Z方向に移動させて被検查シリ ンダ 1の内壁全面を検出したり、必要な場所に位置決めするためのものである。
[0037] 詳細は後述するが、以上述べた照明光学系 103並びに検出光学系 100を Θステ ージ 107で一周回転させることにより、リニアイメージセンサ 105によりシリンダ内壁の 1周分の画像を検出することができる。なお、リニアイメージセンサ 105の並び方向に ついてのシリンダ 1の内壁における画素サイズは 50— 80 μ m程度である。これに合 わせて結像レンズ 104の結像倍率が設定される。
[0038] また、シリンダ内壁の 1周分の画素数を後述するように 2次元フーリエ変換を用いる ことにより 2の冪乗（例えば 4096)にする必要がある。そのため、 Θステージ 107の回 転速度が決定される。
[0039] このようにリニアイメージセンサ 105から検出されるシリンダ内壁の 1周分の検出画 像信号 131は、 A/D変換器 121でデジタル画像信号 132に変換され、前処理部 1 22でシエージング補正や明るさ補正および背景ノイズ除去処理が行われて 2次元デ ジタル画像 133としてメモリ 123に格納される。欠陥抽出処理部 124は、メモリ 123か ら読み出された 2次元画像データ 134を基に例えば 2値化処理して铸巣、傷、汚れな どの欠陥候補を抽出し、該抽出された錡巣、傷、汚れなどの欠陥候補についての欠 陥の特徴量を算出し、該算出された欠陥の特徴量を基に判定して欠陥情報 (欠陥の 発生座標、欠陥の特徴量、欠陥の個数 (被検查シリンダ 1毎の内壁欠陥の分布も含 む）および欠陥の画像信号等） 135を得て主制御部 125 (8、 9)に入力して記憶装置 143等に記憶して出力することが可能となる。このように、 AZD変換器 121、前処理 部 122、メモリ 123及び欠陥抽出処理部 124によって画像処理部 8が構成される。
[0040] 主制御部 125は、表示装置 10、入力手段 142、記憶装置 143及び出力装置 (記録 媒体やネットワーク等も含む） 11を有し、制御信号 138に基いてリニアイメージセンサ 105、 AZD変換器 121前処理部 122、メモリ 123および欠陥抽出処理部 124などを 制御し、 Θステージ制御信号 136に基いて Θステージ（回転ステージ） 107を制御す ることにより支持部材 112に取付けられた照明光学系 103並びに検出光学系 100の シリンダ内周方向の位置を制御し、検出系位置決め制御信号 137に基レ、て XYZス テージ 108を制御することにより被検查シリンダ 1に対する Θステージ 107の XYZ方 向の位置を制御するものである。
[0041] 特に、主制御部 125 (7、 9)は、被検查シリンダ 1の内壁一周に亘つて一様な感度 にするために、 XYステージ 108を制御して Θステージ 107の回転中心を被検查シリ ンダ 1の内壁中心（内径中心）に一致させる必要がある。さらに、主制御部 125 (7、 9 )は、 XY微動ステージ 106を制御することにより、被検査シリンダ 1の内壁中心（内径 中心)から検出点 151までの距離 L (即ち検出角度 θ ι:)を変える調整をすることが可 能となる。
[0042] また、主制御部 125は、照明制御信号 139に基いて照明電源 126等を制御して照 明光源を含む照明光学系 103から出射される照明光の明るさ（強度)を制御すること が可能となる。なお、照明光学系 103から出射される照明光としてスリット状照明光束 であってもよい。
[0043] 以下、各部の詳細、動作を説明した後、全体の流れについて説明する。
[0044] 図 5は、先に説明した本実施例の内、 Θステージ 107上に ΧΥ微動ステージ 106を 介して支持された支持部材 112上に取付けられた検出光学系 100及び照明光学系 103を示したものである。本実施例では、画像検出センサに CCDリニアイメージセン サを用いているため、検出光学系 100を Θステージ 107で回転させない場合は、図 5 (b)に示す線状の領域 151が検出領域であり、 Θステージ 107で検出光学系 100を 回転させながら、それに同期させてリニアイメージセンサ 105から検出される画像信 号 131を A/D変換器 121でデジタル化して、メモリ 122へ格納することにより、図 5 ( b)に示すような被検查シリンダ 1の内壁一周の画像を検出することができる。ここで、 図 6には、リニアイメージセンサ 105による検出点 151とそこを照明する照明光学系 1 03の位置関係の一実施例を示す。図 6は本実施例の検出光学系 100のミラー 102 および被検査シリンダ 1を上から見たものである。
[0045] 本実施例では、リニアイメージセンサによる検出位置 151、すなわち、図 5 (b)で示 した線状の領域 151をシリンダの中心線 152から距離 Lだけ離した位置とする。また、 照明光学系 103は、面状、または、ライン状に発光するもので、リニアイメージセンサ の検出位置 151を照らすように配置する。概ね、図 6に示すような配置が望ましい。
[0046] ここで、リニアイメージセンサ 105の線状の検出領域 151をシリンダの中心線 152か ら距離 Lだけ離した位置とする理由について説明する。なお、結像レンズ (結像光学 要素） 104の光軸は、図 6に示す 159上に存在する。即ち、結像レンズ 104は、ミラー (反射光学要素） 102で反射して得られる図 5 (b)に示す線状の領域 151の光像をリ ユアイメージセンサ 105上に結像させるように構成される。そのため、特に結像レンズ 104は、シリンドリカルレンズのように一軸方向には集束させる特性を持っている。とこ ろで、本検査装置で検出する欠陥は、铸造時に発生する巣など穴状のものや、傷な どの様に表面が凹んだり、めくれあがったりしたもの、あるいはシリンダ表面にメツキ処 理した場合にはホーニンダカ卩ェ時の偏芯によるメツキ剥れである。また、エンジンの 燃焼効率向上のため、ピストン駆動時の下死点近傍に設けたシリンダ側面に加工し た穴の周囲に生じるバリや加工傷等である。すなわち、基本的には表面の凹凸を検 出することになる。
[0047] 表面の凹凸を検出する場合、斜方照明/斜方検出によれば、正常部は明るく検出 され、凹凸状の欠陥部は暗く検出され、その結果凹凸状の欠陥部を感度よく検出す ること力 S可能となる。すなわち、図 7に示すように、被検查シリンダ 1の内壁に例えば 铸巣のように穴 157が開いた状態の物を検出する場合、被検查シリンダ 1の内壁表 面にその法線 154から、斜めに傾いた方向（ Θ i)から照明し (斜方照明し）、同様に 斜めに傾いた方向（Θ Γ)から検出する (斜方検出する）ことにより、铸巣欠陥部 157は 、リニアイメージセンサ 105によって影（暗部）検出範囲 158のように暗く検出される。 これは、照明による影の部分と検出する際影の部分が生じることによるものである。こ こで、照明光学系 103及びリニアイメージセンサ 105のそれぞれの法線 154からの角 度 Θ i及び Θ rを変えることにより、欠陥の検出感度を変えることができ、例えば、法線 からの角度 Θ i及び Θ rを大きくすることにより、穴の深さが浅い、穴の径が大きいもの まで検出することができ、逆に角度 Θ i及び Θ rを小さくすることにより、穴の深さが深 レ、、穴の径が小さなものしか検出しないようにすることができる。
[0048] 本実施例のように被検查物が、円筒の内壁の場合、図 6に示すように、リニアィメー ジセンサ 105の検出領域である線状の領域 151をシリンダの中心線 152から距離 L だけ離した位置とすることにより、線状の検出領域 151を斜めから検出することになり 、その角度は、距離 Lとシリンダ内壁の直径 Rとの関係より求めることができる。すなわ ち、検出側の法線からの角度 Θ rは、次に示す（1)式から求めることができる。
[0049] 0 r=sin→(2L/R) (1)
ここで、 Rはシリンダ内壁の直径、 Lはリニアイメージセンサ 105の線状の検出領域 1 51のシリンダの中心線 152から距離である。これより、主制御部 125は、ある一つの 被検査シリンダ内径で欠陥の検出条件（特に検出角度 Θ r)を求めて、検証しておけ ば、被検査シリンダ 1の内径が変わっても、同一の検出条件（特に同一の検出角度 Θ r)を求めることができる。その結果、主制御部 125は、 XY微動ステージ 106を制御し て Θステージ 107の回転中心力 の上記距離 Lを被検查シリンダ 1の内径 Rに適する ように制御することが可能となる。また、主制御部 125は、 XY微動ステージ 106を制 御して Θステージ 107の回転中心からの距離 Lを変更することによって検出側の法 線からの角度 θ rも変えることができることになる。当然、検出光学系 100と支持部材 112との間に微動機構を設ければ、検出光学系 100を支持部材 112に対して微動 調整することが可能となる。
[0050] ここで、最適な距離 Lの一実施例について図 8に示す。図 8は、距離 Lを変えてリニ ァイメージセンサ 105で画像を検出し、後述する背景ノイズの除去処理を行った場合 の、背景明るさばらつき、即ち背景ノイズの残留分と、レ、くつかの欠陥部のコントラスト について求めた実験結果である。図 8に示したように、背景の明るさばらつきは、検出 光学系 100の検出角度 Θ rで 15度程度（距離 L/直径 Rの比が 12%程度）で低くな る。一方、欠陥部のコントラストは、欠陥の形状により、検出光学系 100の検出角度 Θ rが小さい方がコントラストが大きかったり、また逆の傾向を示すものがあるが、これら の交点はほぼ検出光学系 100の検出角度 Θ rで 15度程度である。以上の結果より、 検出光学系 100の検出角度 Θ rは 15度程度、即ち距離 L/直径 Rの比が 12%程度 が望ましい。また、照明などの光学部品などは、広がり角などに誤差をもつことから、 検出光学系 100の検出角度 Θ rは 15度 ± 5度程度（距離 LZ直径 Rの比は 8%から 1 7%)で調整できるように構成する。即ち、入力手段 142等を用いて被検查シリンダ 1 の内径 Rを入力すれば、主制御部 125は、ミラー（反射光学要素） 102、結像レンズ（ 結像光学要素） 104及びリニアイメージセンサ 105からなる検出光学系 100の検出角 度 Θ rが 15度 ± 5度程度になるように、 XY微動ステージ 106を駆動制御して Θステ ージ 107の回転中心からの上記距離 Lを制御することになる。
[0051] 以上説明したように、検出光学系 100を支持する支持部材 112と Θステージ 107と の間に XY微動ステージ 106を設けたことにより、 Θステージ 107の回転中心からの 上記距離 Lを被検查シリンダ 1の内径 Rに適するように調整淛御)することが可能とな り、その結果、被検査円筒物体の大きさなどの条件が変わっても、後述するように、穴 加工によって生じる穴の周囲の欠陥を検出すると共に、検出感度等の検出条件を一 定にして、高速で、铸巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できることになる。
[0052] なお、この際、照明光学系 103も支持部材 112上に取付けられているので、 XY微 動ステージ 106を移動させた際、検出光学系 100と一緒に照明光学系 103も移動す ることになるので、照明光学系 103と支持部材 112との間に XY微動ステージ（図示 せず）を設ければ、照明光学系 103による照射角度 Θ iを検出光学系 100による検出 角度 Θ rと独立して調整することが可能となる。
[0053] 以上のように配置した検出光学系 100を Θステージ 107を回転駆動して回転させる と、リニアイメージセンサ 105で検出されて A/D変換器 121からは図 9 (a)に示すよ うな 2次元画像 161が得られる。被検查シリンダ 1の内径中心と Θステージ 107の回 転中心（検出光学系 100の回転中心）がずれていないと、図 9 (b)に示すように、得ら れる画像の明るさ 162bはほぼ一様になる力 ずれている（偏芯している）と、 162aで 示すように内壁円周方向への明るさむら（明暗）を生じる。ここで、図 9 (b)に示した投 影波形は、各 Y座標の画素の明るさの累積値を求めた、一次元データであり、画像 の Y方向（内壁円周方向）の大局的な明るさの変化が分力、るものである。シリンダの 内径中心と検出光学系 100の回転中心とが合っていないと、先の（1)式において、（ R/2)が検出光学系 100の回転によって変化することから、検出光学系の検出角度 θ ι:が変わるためである。照明光学系 103による照明 171は、図 10に示すような指向 性を持っており、 Θ rが変わると照明の指向特性のどの角度の成分が支配的になるか 変わるためである。また、 θ ι·が変わると先に述べたように欠陥検出感度も変わるため 、 0 rはシリンダ内壁全周にわたって一定が望ましい。すなわち、画像全体に明るさが 一定であれば、投影波形は、 162bに示すように一定になる。もし、 162aのように画 像の円周方向に一定以上の明るさの明暗があれば、その明暗の画像での座標から、 シリンダ円のどの位置に相当するか分かるため、これによつて、 XYステージ 108によ る Θステージ 107をどの XY方向に補正すればよいか分かる。また、その補正量は予 め、ずれ量と明るさのむら量を求めておくことにより、設定すること力できる。
[0054] そこで、まず、ワークホルダ 2上に位置決めされた被検查シリンダ 1の内径中心に対 して Θステージ 107の回転中心を合わせることが必要となる。そのため、被検查シリン ダ 1をワークホルダ 2上に載置する際、位置決めピン等で機械的に位置決めすること で、被検查シリンダ 1の内径中心を Θステージ 107の回転中心に合わせることが可能 である。しかし、これでは不充分の場合、例えば支持部材 112上にシリンダの内壁と の間の距離を測定する距離センサ（図示せず）を取り付け、主制御部 125は、 Θステ ージ 107を回転させて上記距離センサから検出される距離から、被検查シリンダ 1の 内径中心に対する Θステージ 107の回転中心の偏芯量を求め、この偏芯量を XYス テージ 108にフィードバックすることにより、検出光学系 100の回転中心を被検査シリ ンダ 1の内径中心に合わせることが可能となる。さらに、主制御部 125は、実際の検 查を開始するまえに、 Θステージ 107を回転させて A/D変換器 121から得られる 1 周分の 2次元画像 161或いは前処理部 122で前処理されてメモリ 123に格納された 1周分の 2次元画像 161を基に、図 9 (b)に示すように、各 Y座標におけるリニアィメ ージセンサに亘る画素の明るさの累積値を算出し、この算出された累積値が許容範 囲にあるか否かの確認をすることが可能となる。もし、許容範囲にない場合には、算 出される累積値が許容範囲内に入るように、 XYステージ 108を制御する。
[0055] 以上により、検査開始前の準備ができたことになる。 [0056] 次に、実際の検査に入ることになる。照明光学系 103から被検査シリンダ 1の内壁 に斜方照明を施すことにより、リニアイメージセンサ 105は、図 5 (b)で示した線状の 領域 151の光像を検出角度 Θ r ( = 15度 ± 5度程度）で検出してミラー 102で反射さ せて結像レンズ 104で特にイメージセンサの長手方向と直角方向に集光させて一次 元画像 131として検出する。そして、 Θステージ 107を回転させることによって、リニア イメージセンサ 105からは図 9 (a)に示す 2次元画像信号 161が検出され、 AZD変 換器 121によって 2次元デジタル画像信号 132が得られることになる。 163bは、領域 163aにおける 2次元デジタル画像信号を拡大したものである。 165a, 165bは異な る大きさの欠陥を示したものである。 164は、エンジンなどのシリンダ内壁を潤滑など の目的でホーユング加工されたホーユング加工痕を示す。
[0057] 以上のようにして得られた 2次元デジタル画像から欠陥を抽出する処理について図 11を用いて説明する。図 9 (a)には、検出した 2次元デジタル画像 161の例を示す。 ここでは、欠陥である铸巣が暗く検出されているものとして説明する。もちろん、凸欠 陥のように周囲に比べて明るく検出される欠陥であっても、以降の説明より容易に適 合できるのは言うまでもない。
[0058] 図 11には、欠陥抽出処理等の画像処理の流れの一実施例を示す。まず、 A/D変 換部 121からは図 9 (a)に示す 2次元デジタル画像信号 161 (132)が検出される（ス テツプ S901)。次に、必要に応じて前処理部 122においてシェーディング補正を行う (S902)。シェーディング補正は、照明光学系 103、検出光学系 100の持つ明るさむ らなどにより発生する画像の明るさのむらである。これを、予め求めた基準データ、ま たは、検出した画像信号 161 (132)から補正する。例えば、検出した画像信号 161 ( 132)から補正する場合、先に説明した図 9 (b)に示す投影波形を X方向、 Y方向に 求め、その投影波形より、それぞれの方向ごとに各画素を正規化することによって、 大局的な明るさむらを補正して無くすることができる。
[0059] 図 9 (a)には検出画像 163aを拡大したもの 163bを示す力 規則的な斜め線が検 出されている。これはホーユング加工痕 164であり、欠陥ではない。一般にエンジン などのシリンダ内壁は、潤滑などの目的からホーユングカ卩ェにより、図 9 (a)に示した ようなクロスハッチの網目状の無数の傷 164を形成することがある力 それにより、表 面に線状の凹凸が生じることになり、欠陥部と同じように明暗を生じ、図 9 (a)に示す ような斜め線 164として検出される。このため、この検出画像 163bから、欠陥部 165a 、 165bを抽出するため、暗い部分、すなわち、あるしきい値以下の明るさの画素を抽 出（いわゆる、 2値ィ匕）しょうとすると、この斜め線 164も抽出されてしまうことがある。そ こで、前処理部 122において、この斜め線、いわゆる背景ノイズの除去処理を行う（ス テツプ S903)。この背景ノイズには、斜め線 164が周期的であるという特徴がある。
[0060] 一般に画像中の周期的なパターンを除去する方法として、例えば、「田村秀行監修 、コンピュータ画像処理入門、 143頁から 146頁、総研出版発行」に示されるような、 フーリエ変換を利用したものがある。本方法では、図 9に示すように、まず検出画像 1 61 (132)を二次元フーリエ変換して周波数面での画像を生成し (ステップ S9031)、 この周波数面上で先の斜め線の成分に相当する場所のデータをマスクし (ステップ S 9032)、この周波数面の画像を二次元逆フーリエ変換によって再び通常の平面の画 像に戻すものである（ステップ S9033)。こうすることによって、背景ノイズを除去した 画像を得ること力 Sできる。
[0061] ここで、マスク画像の作り方としては、例えば、二次元フーリエ変換像（実部と虚部 データ）から振幅の絶対値像を生成し、その振幅の絶対値像を適当なしきい値で 2値 化したものを基準にすることもできる。また、クロスハッチの網目の角度などは決まつ ているため、その角度から、フーリエ変換像でのマスク形状を求めることもできる。例 えば、図 12に示すように原画像を表示して、画面上で傷の直線の 2点をそれぞれの クロス ,線につレヽて旨定（180aと 180bの糸且と 181aと 181bの糸且）したり、点ヽ,線182で示 すように、角度の許容できる範囲を指定する。また、ホーユング加工機などの設定か ら得られる検出画像上でのクロス線の角度に換算しても良い。このとき、角度の許容 範囲は、加工機などの誤差と、被検査物の実際の使用時に許容される角度などを勘 案して決めても良い。
[0062] これらの座標データより二次元フーリエ変換像でのマスクを計算により生成すること ができる。このように、得られた二次元フーリエ変換像からマスク形状を求めるのでは なぐ検出画像または加工条件などからマスク形状を決めることにより、その加工時に 誤差やミスなど加工時にその条件角度から逸脱した部分を除いてマスク処理をおこ なうことができる。その結果、図 13 (a)に示す原画像に対して所望条件から逸脱した 加工傷は図 13 (b)に示すように除去されずに、後の欠陥検出処理により検出するこ とができ、加工傷の品質も評価することができる結果となる。図 13 (b)は、主制御部 1 25が背景ノイズを除去した欠陥の画像を表示装置 41の画面に表示した場合を示す 以上説明したように、前処理部 122からは、シェーディング補正され、背景ノイズが 除去された 2次元画像 133がメモリ 123に格納されることになる。次に、欠陥抽出処 理部 124は、メモリ 123から得られる背景ノイズ等が除去された画像信号を適当なし きい値で 2値化することによって、欠陥部の候補を抽出することができる（ステップ S9 04)。欠陥抽出処理部 124は、さらに、この 2値化画像に対して、各候補点の座標、 面積、大きさ（最大直径など)などの特徴量を選別して抽出し、この選別して抽出され た欠陥の特徴量である例えば大きさにおいて予め定められた大きさ基準より大きなも のを欠陥として判定する (ステップ S905)。また、欠陥抽出処理部 124は、欠陥候補 点からの铸巣等の欠陥の選別に関しては、例えば、図 14に示すように、所定の閾値 Vthにおける欠陥候補部の面積又は楕円近似の直径 Sと、欠陥候補部の明るさの平 均値 Vmeanとの比（Vmean/S)を用いたり、あるいは欠陥候補部の周囲の明るさ V (CIR)meanと欠陥候補部の最も暗い（又は明るレ、）明るさ Vmin (又は Vmax)との差 (V (CIR)mean-Vmin)又は比率（Vmin/V(CIR)mean)を抽出して欠陥候補部における 最大明るさレベル Bを求め、この最大明るさレベル Bと上記欠陥候補部の面積又は楕 円近似の直径 Sとの比（B/S)を用いることもできる。このように欠陥候補部の面積又 は直径 Sと欠陥候補部の濃淡値 (階調値)レベル (Vmean, B)との比 (Vmean/S, B /S)を評価値として用いることによって、欠陥面積が小さぐ欠陥濃淡値の平均値若 しくは最小値が小さい深い穴状の铸巣欠陥を欠陥候補点から選別することが可能と なる。そして、欠陥抽出処理部 124は、判定された欠陥についての欠陥情報 (欠陥 の発生座標、欠陥の特徴量、欠陥の個数、被検查シリンダ毎の欠陥マップおよび欠 陥の画像信号等） 135を出力して主制御部 125に入力して記憶装置 143等に記憶 する。主制御部 125は、上記欠陥情報 135および評価結果 (合否判定結果)を表示 装置 141に表示することができる (ステップ S906)。なお、欠陥情報 135を表示する際 、検出角度 Θ rも同時に表示することができる。
[0064] ところで、図 1に示すメモリ 123および欠陥抽出処理部 124の具体的な実現方法と しては、リニアイメージセンサ 105からの画像信号を入力する画像入力基板を具備し た高速の計算機、たとえば、パソコンなどを用いることができる。もちろん、全体、また は一部を適当な専用または、汎用のハードウェアの処理系で構築することは、本発 明を逸脱するものではない。
[0065] 次に、図 2に示したシリンダ側面に穴加工 13がされている場合の、検查方法につい て図 15、図 16、図 17を用いて説明する。
[0066] ピストン駆動の効率を向上するため、ピストンの下死点近傍に穴が設けられている 場合がある。ピストン側面から穴加工する際、穴の周囲にバリや力卩ェ傷等の欠陥が生 じることがあり、これらのノ リ等も検查する必要がある。この加工によって生じる穴周辺 のバリや傷を検出する方法について説明する。画像は上述した、図 4一図 8の方式で 検出する。図 15の 190は穴加工されている場合の被検查シリンダ 1の 2次元画像で ある。加工穴からは反射光が検出されないため、加工穴部の画像 191は黒、シリンダ 側面の画像 192は明の画像となる。図 15 (b)に穴部の拡大を示す。穴部の画像 191 の周囲 193にバリ 194が検出される。ノくリ 194も、図 7と同様に窪み状になっているた め欠陥画像は周囲 193に比べ暗く（黒っぽく）検出される。欠陥抽出処理部 124等に おいて、上記のように得られた 2次元デジタル画像から欠陥を抽出する処理について 図 16および図 17を用いて説明する。
[0067] 画像検出（ステップ S910 (画像検出 S901、シェーディング ·明るさ補正 S902およ び背景ノイズの除去 S903が含まれる。））後、予め与えられている加工穴位置情報に 基づレ、て穴部画像領域を切り出し (ステップ S911)、 2値化処理を行レ、（ステップ S 9 12)、ある閾値以下の明るさ画素を力卩ェ穴候補として抽出する。検出される 2値画像（ 図 17 (a) )から、加工穴エッジの候補点を抽出する（ステップ S913)。加工穴エッジ は、加工穴の概略中心座標（設計データから予め位置情報を得ておく）から画像の X 、y方向に探索し、最初に白（2値画像の" 1 " (白）， "0" (黒)の値の 1)画素となる点を 順次探索して、点座標 195として抽出する（図 17 (b) )。次に点座標 195を元に楕円 近似を行って穴形（穴の輪郭） 196を抽出する（ステップ S914)。 楕円近似による穴形（穴の輪郭） 196を抽出する手法は、例えば、「楕円成長法に よる円形物体の自動抽出、岡部光男 電子情報通信学会論文誌 D— II Vol. J85- D-II No. 12 PP. 1823-1831 2002年 12月」に示されているような、エッジを 検出して、楕円当てはめを繰り返して最適な楕円（円形）を抽出するものがある。この 方法により、穴エッジ周辺に生じているバリゃカケなどの影響を受けずに、加工され た穴形 196を正確に抽出することができる（図 17 (c) )。本実施例では加工穴部を抽 出する方法に、楕円近似により加工穴の外形を抽出する方法について述べたが、本 実施例は加工穴が設計値から位置ずれしていたり、加工穴が変形していても加工穴 のエッジを正確に抽出できる特徴がある。加工穴に位置ずれ小さぐ欠陥検出に影 響無いほど変形が少ない場合には、設計値に基づいて加工穴外形を抽出しても同 様な効果が得られる。次に、図 17 (d)に示すように、加工穴の内部 197を非検查領 域 (加工穴の内部を検查対象の領域としないこと）にするため、加工穴の周囲 198の 画像（シェーディング、明るさ補正後の画像）で加工穴部（加工穴）への坦め込み処 理を行う（ステップ S915)。坦め込みはステップ S914の楕円近似で得られた円形と 中心座標に基づいて画像の埋め込み領域を決定する。そして、画像坦め込み後加 ェ穴の輪郭近傍領域 (例えば幅 Wの輪帯状領域)からなる欠陥検出領域を設定 (ス テツプ S916)して 2値化処理を行うことにより図 17 (e)に示す欠陥候補点 199を抽出 する（ステップ S917)。この欠陥候補点の座標、面積、大きさ等の特徴量を選別、抽 出して加工穴の輪郭近傍の欠陥（バリや傷） 194を抽出する（ステップ 918)。そして、 該抽出された加工穴の輪郭近傍の欠陥 (バリや傷）の情報を出力、表示することにな る（S906)。また、铸巣と加工穴の輪郭近傍の欠陥 (バリや傷）とを区別するため、欠 陥候補点の特徴量の一つである加工穴エッジからの距離 Δ Kに基づいた大きさ（欠 陥長さ）で欠陥 (バリや傷)を判定識別しても良い。例えば図 17 (f)に示すように、一 定距離 Tを基準に欠陥長さ Δ Κが Δ Κ≤Τのとき良品、 Δ Κ>Τのとき欠陥と判定す ることも出来る。また、加工穴外周から距離 W離れた輪郭近傍領域 (例えば幅 Wの輪 帯状領域）内を加工穴の輪郭近傍欠陥として抽出することにより、錡巣欠陥と識別す ることも可能である。なお、上記加工穴の形状としては丸穴について説明した力 半 丸穴または口穴であってもよレ、。当然、上記点座標を元に半丸穴または口穴の穴形 (穴の輪郭）を抽出する場合には、直線近似を行う部分が生じることになる。
[0069] 次に、図 13で示した加工傷欠陥を铸巣欠陥と識別して検査する場合の一実施例 について説明する。加工傷欠陥の種類としては表面の加工荒れ (ホーニング目が正 しく加工されなレ、）ゃメツキ剥れ (アルミ合金などで製作されたシリンダ表面を硬化す るためのメツキ処理が部分的に剥れる）など、シリンダ内壁をボーリング力卩ェゃホー二 ングカ卩ェ時に生じる。これらの加工荒れゃメツキ剥れなどの欠陥を抽出する処理につ いて図 18および図 19を用レ、て説明する。図 11で示した錡巣ゃ加工傷の欠陥抽出と 異なる処理について説明する。検出された 2次元デジタル画像（S901)にシエーディ ング補正、明るさ補正（S902)後、ホーニング痕の背景ノイズの除去（S903)を行う。 次に、欠陥抽出処理部 124等において、検出領域を分割（S920)することによって 欠陥検出評価エリア 200を決定する。加工荒れゃメツキ剥れは加工時の刃物とシリン ダの偏芯や刃物の磨耗などにより生じるため、比較的広い面積で生じる。このため欠 陥検出評価領域 200を□ 10mm程度以上の領域に設定しておくと好適である。分割 された画像領域 200に対して画像の明るさ（階調値若しくは濃淡値 (グレースケール） )バラツキを抽出する（S921)。これは、それぞれの領域 200において画像の明るさ の標準偏差 (Dev)及び画像の平均明るさ (Ave)を抽出し、特徴量としてその比（De V) / (Ave)を評価値とすることで、画像のバラツキが抽出できる。この画像の明るさ バラツキの値が一定値より大きい領域の場合には、加工傷の欠陥である加工荒れあ るいはメツキ剥れ部 201が存在する欠陥領域として抽出する（S921)。当然、画像の 明るさバラツキの値が一定値より小さく検出される領域には加工傷の欠陥が存在しな レ、ことになる。そして、上記抽出された加工荒れあるいはメツキ剥れ部としての加工傷 の欠陥情報を出力、表示することになる（S906)。図 19は欠陥の画像を表示装置 41 の画面に表示した場合を示し、検出した画像 200を分割して、加工荒れあるいはメッ キ剥れ部 201と良品部 202を示すことが出来る。
[0070] 図 20および図 21は、铸巣、加工穴部の近傍の欠陥、加工荒れ、メツキ剥れ欠陥を それぞれ識別して欠陥検查する場合を示す。図 20の 2次元デジタル画像検出（S93 0 (S901 S903) )後、検查領域を切り出す（S931)。検查領域は検出画素寸法と シリンダ内面の直径 R、長さにより決定され、例えば直径 R= 70mm、長さ 50mmと した場合、内径を展開した面積は 219. 9mm X 50mmとなる。検出画素寸法を概略 0. 1mmとすると、 2048画素 X 512画素の検査領域でほぼ全面を検出することが可 能であり、この領域で検査処理を行う。最初に加工穴部欠陥検出処理（S932 (S911 一 S 917) )及び該加工穴部欠陥検出処理で検出された欠陥候補点についての特徴 量抽出'選別（S933 (S918) )を図 16で示した手順で行レ、、加工穴の輪郭近傍の欠 陥 (バリや傷)を抽出する。その後、錡巣欠陥検査処理 (S934 (S904) )及び該錡巣 欠陥検查処理で検出された欠陥候補点についての特徴量抽出 ·選別（S935 (S905 ) )を図 11で示した手順で行レ、、铸巣の欠陥を抽出する。本実施例では加工穴部が あった場合力卩ェ穴部欠陥検出処理で加工穴を坦め込み処理を行うため、铸巣欠陥 検查処理時に加工穴を欠陥として抽出することが無ぐ高精度な検査が実現できる。 铸巣欠陥を抽出後（S935 (S905) )、検出領域を分割し、分割された領域毎に画像 の明るさの標準偏差 (Dev)及び画像の平均明るさ (Ave)を抽出する処理 (力卩ェ荒れ 、メツキ剥れ検出処理）（S936 (S920— S921) )を行レ、、その結果特徴量として画像 の明るさバラツキ（（Dev) / (Ave) )を抽出し（S937 (S921) )、それぞれの結果に基 づいてカ卩ェ傷が存在する欠陥領域の情報を出力、表示する（S906)。
[0071] 図 21は欠陥検査装置全体の機能ブロック図を示すもので、洗浄部 3においてシリ ンダ内面を洗浄後、光学系 4によりシリンダ内面の画像を検出し、画像処理部 8内の 機能画像処理部 8a、 8b, 8cの各々において、铸巣検査、加工穴近傍の欠陥検査、 加工荒れ、メツキ剥れ欠陥をそれぞれ検出して、欠陥位置の特定、分布を抽出し、欠 陥を判定、表示、記憶、結果を添付出力できるようにしている。また検出された結果を 全体制御部 9の解析装置 9aに入力し、欠陥頻度や種類を日毎、部位毎に集計解析 して、図 26、図 27及び図 28に示す前工程 201、 203、 204の加工機や設計情報に フィードバックできるようにしてレ、る。
[0072] 次に、光学系 4の全体動作について図 4を用いて説明する。図 2に示すように 4個の 被検查シリンダ 1を有するエンジンブロックを検查する場合について説明する。まず、 被検查エンジンブロック 12をワークホルダ 2に載置する。このとき、被検查エンジンブ ロックは、図示されなレ、ワークホルダ 2上の位置決めピン（図示せず）などにより所定 の精度で載置されるか、または、図示されない画像センサなどによりその位置を測定 して、正規の位置からのずれ量を適宜、 XYZステージ 108の XY軸へフィードバック する。
[0073] 次に、 XYZステージ 108の Z軸を移動し、検出光学系 100及び照明光学系 103を 取付けた支持部材 112の一部を被検查エンジンブロックの被検查シリンダ 1へ揷入し 、 Θステージ 107を 1回転させることにより、シリンダ内壁の 1周分の画像をリニアィメ ージセンサ 105で検出して AZD変換器 121でデジタル画像信号に変換し、前処理 をしてメモリ 123に格納する。このとき、 Θステージ 107は、回転の加減速が必要なた め、実際には 1回転以上回転することもある。メモリ 123に格納された画像は、欠陥抽 出処理部 124により、先に詳細を述べた処理を行い、欠陥情報 135を抽出する。シリ ンダの長さが、 1回の画像検出幅よりも長い場合は、 XYZステージ 108の Z軸を移動 し、未検出部について、画像検出、欠陥抽出処理を繰り返す。この場合、各シリンダ の内面に対する光学系 4による画像検出を若干オーバラップさせると、画像検出の境 界部に存在した欠陥を見逃すことはない。
[0074] 以上のようにして、シリンダ 1個分の検査が完了すると、 XYZステージ 108の Z軸を 移動し、検出光学系 100をシリンダ内力 抜き取り、 XYZステージ 108の XYステー ジまたはワークホルダ 2の移動手段により、隣のシリンダ部が検査できる位置に検出 光学系 100及び照明光学系 103、または、被検査エンジンブロック 1を移動する。こ れを繰り返すことにより、 4個のシリンダ内の内壁の検査を行うことができる。
[0075] 主制御部 125 (9)は、以上により検出された、これらの欠陥情報 135を基に 1ェンジ ンブロックの検査結果として、図 22に示すように表示装置 41の画面上にマップ形式 や欠陥部拡大画像 (欠陥部位 172を含む）で出力表示することが可能となる。この検 查結果は、 4気筒の例では、 4つのボア分をマップ形式で表示している。この欠陥マ ップは、単独で発生しているもの（X：単独巣）、ある程度近い距離で発生しているも の（秦：密集巣)、加工傷 (△： )等を弁別して表示する。その結果、欠陥位置の偏りの 傾向や欠陥種の頻度を把握することができる。図 22では、 1ブロック分を表示してい る力 複数のエンジンブロックの検查結果を重ね合わせて表示しても良レ、。その場合 、ロットばらつきや時間、 日毎の欠陥発生の傾向をつかみ易くすることができる。図 2 2の右側の四角は、欠陥部の拡大画像 (原画像又は処理画像 (欠陥画像） )を表示す るエリアで、例えば左側の欠陥マップにおいて欠陥部を指定すると表示される。検出 した欠陥部の拡大画像上に、欠陥として抽出された部位を丸印 172で囲ったり、その 傍らに最大直径 (例えば 0. 24mm),面積 (例えば 0. 03mm2)などを表示することも 可能である。欠陥は、必ずしも円形とはならないので、最大直径および面積を表示す るようにした。このような表示を行うことにより、検查条件 (例えば検出角度 Θ rや照明 光の強度等）の設定がしゃすくなったり、欠陥の発生する部位の確認が分かりやすく 、直感的に判断することができる。
[0076] 図 23は、主制御部 125 (9)が検查結果である透視マップ形式で錡巣、加工荒れ、 穴加工異常の欠陥種別と、それぞれの欠陥数、ボア良否の判定結果とを、表示装置 10に表示しているのを示す図である。この欠陥マップは実際の形状に対応した位置 での欠陥発生状況が分力、るため、現品との照合や欠陥位置の偏りの傾向や欠陥種 の頻度をより明確に把握することができる。図 24は、主制御部 125 (9)が検查結果の 詳細な情報を出力した一例を示す図で、図 23の No2ボアを表示した場合を示す。 铸巣の大きさを直径（例えば Φ 1 · 6mm)で示し、加工荒れを面積 (例えば 25mm X 80mm)で示し、図 17 (f)に示すように加工穴異常を幅 J X高さ Δ Κ (例えば 1 · 5mm X 3mm)で示している。また、それぞれの座標（H, ω )も、 Ζステージとリニアイメージ センサの座標によって求まる高さ H (mm)と Θステージ 106の回転角度力 求まる回 転角度 ω (° )で表示している。
[0077] また、主制御部 125 (9)は、検出された欠陥情報 135および評価結果 (合否判定 結果)を基に 1日とか 1週間分を集計した検査結果の集計表を、例えば、図 25に示す ように表示装置 141の画面上において出力することができる。即ち、検査日、検査時 間、ブロック No.、ボア No.、欠陥数、巣や加工傷等の欠陥の種別、欠陥の大きさ（ 最大径）（mm)、欠陥の面積 (mm2)及び欠陥の座標 (X， Y)、並びに評価結果（ボ ァ毎の合否およびブロック毎の総合合否）が表示装置 141の画面上に表示される。こ れにより、検查結果の詳細を知ることができる。
[0078] 図 26—図 28は各々エンジンシリンダ製造工程および全体制御部 9から前工程の 加工機へ検查結果をフィードバックする流れを説明する図である。図 2に示したェン ：、材料が铸鉄で製造されたり、アルミ铸物で製造されている。製造 工程も種々あり、図 26は铸造工程 (ボーリング加工工程 200及びホーニング加工ェ 程 201)で製造されボア内面を洗浄しない場合、図 27は铸造工程で製造されたボア 内面を洗浄装置を用レ、て洗浄する洗浄工程 203を有する場合、図 28はアルミ铸物 工程で製造され、ボーリング力卩ェ後表面をメツキ処理工程 204でメツキ処理して硬度 を高めた後、ホーユング加工工程 201でホーユング加工を行レ、、洗浄工程 203でボ ァ内面を洗浄した後検査する場合を示す。
[0079] 図 26はボア内面に対してボーリングカ卩ェ装置を用いてボーリング力卩ェを行い（200 )、その後ホーユング加工機を用いてホーユング目を加工し（201)、図 1で示した欠 陥検查装置を用いてボア内面を検查する（202)場合を示す。欠陥検查工程 202に おいて、欠陥検查装置で検査した結果、加工荒れが生じていたり、徐々に増加して きたり、面積が多くなつてきた場合には、ホーユングカ卩ェ機に加工異常の情報をネッ トワーク等の出力装置 11を用いて出力する（フィードバックする）。加工不良の原因と しては、ボーリング加工機の芯ずれ、ホーニング加工機の往復ストロークの不均一、 砥石の拡張量の不均一、砥石の目詰まりの不均一、砥石の切込み量の不均一等が 考えられる。そこで、本発明に係る欠陥検査装置は、これらの加工条件（ボーリング 加工機の芯ずれ、並びにホーニング加工機の往復ストローク、砥石の拡張量、砥石 の目詰まり、砥石の切込み量等）を最適化するための情報をホーユング加工機等に 欠陥検査情報をフィードバックすることによって提供することが可能となる。
[0080] 図 27は、図 26に示す製造工程に洗浄工程 203を追加し、欠陥検査工程 202の欠 陥検査装置が洗浄工程 203の洗浄装置にフィードバックする場合を追加した図であ る。洗浄工程 203の洗浄装置において、機械加工後の切粉等は、エンジンブロックを 洗浄液に浸して超音波振動等により除去されている。この洗浄を長時間、多数のェ ンジンブロックに施すと、洗浄液が汚れ、エンジンブロックに汚れが再付着することに なる。このように汚れが再付着した状態で、図 1に示す欠陥検査装置の洗浄部 3で洗 浄しても、シリンダ表面の水滴や大きい異物は除去できる力 シリンダ表面に付着し てレ、る微小な粉塵切粉は除去できずに欠陥検査装置において铸巣欠陥と一緒に欠 陥として検出される。また、上記洗浄装置において、洗浄液が流れ落ちる際に切粉 が付着するため、欠陥検查装置においてエンジンブロックが載置される下面側に欠 陥が多く発生する特徴もある。欠陥検査装置においてこれら特徴的な検査結果が生 じた場合、洗浄工程 203における洗浄装置の洗浄能力が低下してきたため、シリンダ 内面に汚れが付着し、铸巣の欠陥数が大幅に増加してきたと判断できる。そこで、本 発明に係る欠陥検査装置が、欠陥検査の結果得られた欠陥数などの情報を洗浄ェ 程 203の洗浄装置にフィードバックすることにより、洗浄装置は異常の可能性を推定 すること力 Sできる。
[0081] 図 28は、ボーリング加工工程 200でボア内面をボーリング加工装置を用いてボーリ ングカ卩ェを行レ、、その後メツキ処理工程 204においてメツキ処理装置を用いて表面 にメツキ処理し、ホーユングカ卩ェ工程 201でホーユング目をカ卩ェし、洗浄工程 203で 洗浄後、図 1で示した欠陥検査装置を用いてボア内面を検査する場合を示す。そし て、本発明に係る欠陥検查装置は、メツキ処理工程 204においてアルミ铸物などにメ ツキ処理を施すメツキ処理装置にも加工荒れに関する情報を提供する場合を示して いる。メツキ厚が不足していたり、部分的にメツキが施されていな力 たり、メツキの密 着力が低下したりすると、加工後に検査されたシリンダ内面には加工荒れが異常に 多ぐ広い面積で発生したり、明るさばらつきの評価値が大きくなつたりする。これらの 加工荒れに関する情報をメツキ処理装置のメツキ処理条件にフィードバックして工程 管理を行うことが出来る。
[0082] 以上説明したように、本発明に係る欠陥検査工程 202における欠陥検査装置は、 ホーニンダカ卩ェ機、洗浄装置及びメツキ処理装置などに欠陥検査結果をフィードバ ックすることにより、エンジンシリンダ製造工程において処理あるいはカ卩ェ条件を適正 に保つことが可能となり、製品歩留まりを向上することが出来る。
[0083] また、本発明に係る欠陥検査装置は、得られた欠陥情報および評価結果 (合否判 定結果）を、上位の管理システムへオンラインまたはオフラインで転送することにより、 上位の管理システムは、後工程への物流管理や、前工程のプロセスのフィードバック に用いることが可能となる。
[0084] 以上説明したように、本実施の形態によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上 に発生した凹凸、傷などの欠陥を安定に自動的に検出することができる効果を奏す る。 [0085] また、本実施の形態によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した凹凸 、傷などの欠陥を安定に自動的に検出する外観検査において、検出した欠陥の座 標 (位置）、大きさ、面積など数値化した情報が得られるため、後工程への物流管理 や、前工程のプロセスのフィードバックに用いることができ、品質の良い製品を製造 すること力 S可肯 となる。
図面の簡単な説明
[0086] [図 1]図 1は、本発明に係る被検査円筒物体の内面に発生した欠陥を検査する欠陥 検査装置の一実施例の概略構成を示す図である。
[図 2]図 2は、被検査円筒物体の外観説明図である。
[図 3]図 3 (a)、図 3 (b)、図 3 (c)の各々は、図 1に示す欠陥検査装置に備えられた被 検査円筒物体の内面を洗浄する洗浄部の一実施例を示す構成図である。
[図 4]図 4は、本発明に係る洗浄部を除いた欠陥検査装置の一実施例を示す具体的 構成図である。
[図 5]図 5 (a)は本発明に係る欠陥検査装置における被検査円筒物体と、 Θステージ (回転ステージ）に XY微動機構を介して支持される支持部材上に取付けられる照明 光学系及び検出光学系との関係を説明するための図であり、図 5 (b)は図 5 (a)の A 矢視図である。
[図 6]図 6は、被検查円筒物体の内面における検出光学系であるミラー及びリニアィメ ージセンサによる画像検出位置の関係を説明するための図である。
[図 7]図 7は、凹欠陥を例に欠陥部の顕在化原理を説明するための図である。
[図 8]図 8は、検出角度 Θ r及び距離 L/直径 Rの比と欠陥部のコントラスト及び背景 ばらつき（正規化値）との関係を示す図である。
[図 9]図 9 (a)はリニアイメージセンサで被検查円筒物体の内面から検出される 2次元 画像を説明するための図であり、図 9 (b)は芯ずれによるリニアイメージセンサで検出 される明るさの変動を説明するための図である。
[図 10]図 10は、照明光学系による照明の指向特性を説明するための図である。
[図 11]図 11は、図 1に示す画像処理部での欠陥抽出処理を含めた画像処理のフロ 一を示す図である。 [図 12]図 12は、背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズを除去するためのマス ク画像生成のためのデータ指定の一実施例を説明する図である。
[図 13]図 13 (a)は検出された原画像を示した図であり、図 13 (b)は検査結果として表 示する欠陥画像を示した図である。
[図 14]図 14は、欠陥候補力 抽出される画像信号の特徴量に基づいて深い铸巣等 の欠陥を抽出する方法の説明図である。
[図 15]図 15 (a)はリニアイメージセンサでシリンダ側面に穴加工された被検查円筒物 体の内面から検出される 2次元画像を説明するための図であり、図 15 (b)は図 15 (a) に示す穴部拡大図である。
[図 16]図 16は、図 15に示す画像での加工穴の輪郭近傍欠陥の抽出処理を含めた 画像処理のフローを示す図である。
[図 17]図 17 (a) (f)は、図 15に示す画像での加工穴の輪郭近傍欠陥の抽出の画 像処理手順を示す図である。
[図 18]図 18は、加工荒れゃメツキ剥れ等の加工傷欠陥の抽出処理を含めた画像処 理のフローを示す図である。
[図 19]図 19は、加工荒れゃメツキ剥れ等の加工傷欠陥の抽出例を示す図である。
[図 20]図 20は、铸巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥をそれぞれ識別し て欠陥検査する場合の画像処理のフローを示す図である。
[図 21]図 21は、铸巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥をそれぞれ識別し て欠陥検査する場合の欠陥検査装置の一実施例を示す機能ブロック図である。
[図 22]図 22は、 1エンジンブロックにおける欠陥検査結果の表示の一実施例（4つの ボアの欠陥マップ）を説明する図である。
[図 23]図 23は、 1エンジンブロックにおける欠陥検查結果の表示の他の一実施例（4 つのボアの欠陥マップ）を説明する図である。
[図 24]図 24は、図 23で示す 1エンジンブロックにおける欠陥検查結果の詳細な表示 の一実施例（1つのボアの欠陥マップ）を説明する図である。
[図 25]図 25は、欠陥検查結果の集計表示の一実施例を示す図である。
[図 26]図 26は、本発明に係る欠陥検查装置の検查結果を加工工程にフィードバック する製造方法 (加工方法）の第 1の実施例を示す図である。
[図 27]図 27は、本発明に係る外観検査装置の検査結果を加工工程と洗浄工程にフ イードバックする製造方法 (加工方法）の第 2の実施例を示す図である。
[図 28]図 28は、本発明に係る外観検查装置の検查結果を加工工程と洗浄工程とメッ キ処理工程にフィードバックする製造方法 (加工方法)の第 3の実施例を示す図である

Claims

請求の範囲
[1] 被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄部と、該洗浄部で洗 浄した被検查円筒物体の内面の 2次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出さ れた 2次元画像に基づいて欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で 取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査
[2] 前記洗浄部は、前記被検査円筒物体の内面に残っている残留液に対して流体を 噴射して洗浄するように構成したことを特徴とする請求項 1記載の欠陥検査装置。
[3] 前記洗浄部は、前記被検査円筒物体の内面に残っている残留液を拭き取るまたは 吸い取ることによって洗浄するように構成したことを特徴とする請求項 1記載の欠陥検
[4] 内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の 2次元画像を検出する光学 系と、該光学系で検出された 2次元画像に対して抽出又は設定された前記加工穴の 輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情報を取得する画像 処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えた ことを特徴とする欠陥検査装置。
[5] 被検査円筒物体の内面の 2次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された 2次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の明るさのバラツキ を基づレ、て力卩ェ傷欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得され た前記加工傷欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装 置。
[6] 内面に穴の加工が施された被検查円筒物体の内面の 2次元画像を検出する光学 系と、該光学系で検出された 2次元画像に基づいて錡巣欠陥、加工穴の近傍欠陥 及び力卩ェ傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部 で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥
[7] 前記光学系は、
前記被検査円筒物体の内面における軸心方向を向レ、た線状の領域に照明する照 明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対し て所望の検出角度傾斜した方向から検出するように前記線状の領域からの反射光 像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要素と該反射光学要素で反射され て軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光像を線状に結像させる結像光学 要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光像を受光して画像信号を出力す るリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持 部材を前記被検查円筒物体の内面における軸心を中心にして回転させることによつ て前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における 2次元画像信号 を検出するように構成したことを特徴とする請求項 1記載の欠陥検査装置。
[8] 前記光学系において、更に、 XYZステージと、該 XYZステージ上に設けられて前 記支持部材を回転させるための回転ステージと、該回転ステージと前記支持部材と の間に設けられ、前記支持部材を前記回転ステージに対して XY方向に微動させる ための XY微動ステージとを備えたことを特徴とする請求項 7記載の欠陥検査装置。
[9] 前記画像処理部において、前記光学系から検出された 2次元画像信号を 2次元デ ジタル画像信号に変換する A/D変換器と、該 A/D変換器から得られる 2次元デジ タル画像信号に対してシェーディング補正を行い、さらに背景ノイズを除去する前処 理部とを有することを特徴とする請求項 1記載の欠陥検査装置。
[10] 前記前処理部において、前記背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズをマス ク処理で除去するように構成したことを特徴とする請求項 9記載の欠陥検査装置。
[11] 前記画像処理部において、更に、前記前処理部から得られる 2次元デジタル画像 信号に基いて欠陥候補を抽出し、該抽出された欠陥候補の特徴量を算出し、該算 出された特徴量に基いて判定して欠陥の情報を取得する欠陥抽出処理部を有する ことを特徴とする請求項 9記載の欠陥検査装置。
[12] 前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査 円筒物体の欠陥マップを表示する表示装置を有することを特徴とする請求項 1記載 の欠陥検査装置。
[13] 前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査 円筒物体の投影図、斜視図、展開図、 3次元立体図、平面図のいずれか 1つ以上の 表示画面と、欠陥の大きさ、種類、形状、座標のいずれか 1つ以上とを表示する表示 装置を有することを特徴とする請求項 1記載の欠陥検査装置。
[14] 被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄工程と、
該洗浄工程で洗浄した被検査円筒物体の内面の 2次元画像を光学系で検出する 検出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する 画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過 程とを有する欠陥検査工程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。
[15] 内面に穴の加工が施された被検查円筒物体の内面の 2次元画像を光学系で検出 する検出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像に対して抽出又は設定された 前記加工穴の輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情報 を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力 する出力過程とを有する欠陥検査工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
[16] 被検査円筒物体の内面の 2次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過 程で検出された 2次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の明 るさのバラツキを基づいて加工傷欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処 理過程で取得された前記加工傷欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検 查工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
[17] 内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の 2次元画像を光学系で検出 する検出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像に基づいて铸巣欠陥、加工穴 の近傍欠陥及び加工傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理過程と、 該画像処理過程で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠 陥検査工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
[18] 前記欠陥検出工程の検出過程における光学系は、
前記被検查円筒物体の内面における軸心方向を向レ、た線状の領域に照明する照 明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対し て所望の検出角度傾斜した方向から検出するように前記線状の領域からの反射光 像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要素と該反射光学要素で反射され て軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光像を線状に結像させる結像光学 要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光像を受光して画像信号を出力す るリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持 部材を前記被検査円筒物体の内面における軸心を中心にして回転させることによつ て前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における 2次元画像信号 を検出するように構成したことを特徴とする請求項 14記載の欠陥検査方法。
[19] 前記欠陥検查工程の画像処理過程において、前記検出過程から検出された 2次 元画像信号を 2次元デジタル画像信号に変換する A/D変換過程と、該 AZD変換 過程で変換された 2次元デジタル画像信号に対してシェーディング補正を行レ、、さら に背景ノイズを除去する前処理過程とを含むことを特徴とする請求項 14記載の欠陥 検査方法。
[20] 前記前処理過程におレ、て、前記背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズを マスク処理で除去する除去過程を含むことを特徴とする請求項 19記載の欠陥検查 方法。
[21] 円筒物体のボアをボーリングカ卩ェ機によるボーリングカ卩ェによって形成するボーリ ングカ卩ェ工程と、
該ボーリング加工工程で形成されたボア内面にホーニング加工機によるホーニング 加工によってホーユング目を形成するホーユング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面に残って レ、る残留液を洗浄する洗浄工程と、
該洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の 2次元画像を光学系で検出する検 出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画 像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程 とを有する欠陥検查工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリングカ卩ェ工程 又はホーユングカ卩ェ工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工 方法。
[22] 円筒物体のボアをボーリングカ卩ェ機によるボーリングカ卩ェによって形成するボーリ ングカ卩ェ工程と、 該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボア内面にホーユング加工機によ るホーニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面を洗浄す る第 1の洗浄工程と、
該第 1の洗浄工程で洗浄された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄す る第 2の洗浄工程と、
該第 2の洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の 2次元画像を光学系で検出 する検出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像を基づいて欠陥の情報を取得 する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出 力過程とを有する欠陥検查工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリングカ卩ェ工程 又はホーユングカ卩ェ工程又は前記第 1の洗浄工程にフィードバックすることを特徴と する円筒物体の内面加工方法。
[23] 円筒物体のボアをボーリングカ卩ェ機によるボーリングカ卩ェによって形成するボーリ ングカ卩ェ工程と、
該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボア内面にメツキ処理を施すメツキ 処理工程と、
該メツキ処理工程でメツキ処理が施されたボア内面にホーユング加工機によるホー ニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面を洗浄す る第 1の洗浄工程と、
該第 1の洗浄工程で洗浄された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄す る第 2の洗浄工程と、
該第 2の洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の 2次元画像を光学系で検出 する検出過程と、該検出過程で検出された 2次元画像を基づいて欠陥の情報を取得 する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出 力過程とを有する欠陥検查工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリングカ卩ェ工程 又はホーニンダカ卩ェ工程又は前記第 1の洗浄工程又はメツキ処理工程にフィードバ ックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法。
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