画像処理によるワーク欠陥検査方法
【課題】検査対象のワークが、形状の変化が大きい柔軟な製品であっても、画像処理による欠陥検出を確実に行うことができるようにする。
【解決手段】ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から、画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理（Ｓ２〜Ｓ４）と、認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理（Ｓ５〜Ｓ８）と、前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理（Ｓ９）と、直線化処理された画像から欠陥部を検出して良否を判定する欠陥検出処理（Ｓ１０）とを備える。
【解決手段】ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から、画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理（Ｓ２〜Ｓ４）と、認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理（Ｓ５〜Ｓ８）と、前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理（Ｓ９）と、直線化処理された画像から欠陥部を検出して良否を判定する欠陥検出処理（Ｓ１０）とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワークを撮像した画像を処理してワーク表面の欠陥を検出する欠陥検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像処理による物品検出方法のひとつとして、例えば特許文献１に開示されたようなパターンマッチングによる方法がある。パターンマッチングは、検出対象の物品の特徴的形状や大きさ等を予め登録しておき、登録されたデータと実際にカメラなどにより物品を撮像した画像データとを比較することによって、撮像された物品が登録されたものと同一であるかを判定するものであるため、ワークの欠陥を検出する方法としても有用である。しかしながら、検査対象のワークが、例えば自らの重量などによる形状の変化が大きい大型のゴム製品であるような場合は、登録すべきマスター形状が定まらないので、パターンマッチングによる方法は採用することができない。
【０００３】
これに対し、例えば特許文献２に開示された画像処理装置及び画像形成装置は、画像の輪郭を検出して、この輪郭データに基づいて、画像データを原画像のオブジェクトの種類に拘わらず同一にし、データの取り扱いを一元化するものである。また、例えば特許文献３に開示された画像解析装置は、輪郭データの精度の悪い画像であっても、これを補正して高精度な輪郭データを検出する画像解析装置に関する。しかし、例えば成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損しているような欠陥については、特許文献２又は特許文献３に開示された技術では対応できないといった問題がある。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−６５１７０号公報
【特許文献２】特開２００１−２４３４８０号公報
【特許文献３】特開２００４−２７２３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、以上のような点に鑑みてなされたものであって、その技術的課題とするところは、検査対象のワークが、例えば自らの重量などによる形状の変化が大きい、長尺で柔軟な製品であっても、また、ワークに存在する欠陥が、成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損したものである場合でも、画像処理による欠陥検出を確実に行うことができるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した技術的課題を有効に解決するための手段として、請求項１の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理と、認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理と、前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理と、直線化処理された画像から欠陥部を検出してその良否を判定する欠陥検出処理とを備えるものである。なお、ここで検査対象のワークは、長手方向各部の断面が同形同大の連続形状のものであり、前記法線は、ワークの連続方向に対する法線のことである。
【０００７】
請求項２の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載されたワーク画像認識処理において、画素照度のサンプリングを、経路上の点の周囲における複数箇所で行い、サンプリングされた照度値の平均値を所定のしきい値と比較するものである。
【０００８】
請求項３の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載された方法において、法線検出循環処理において、法線検出点を通る直線でワーク画像を折り返したときに、折り返された画像が互いに重合するように、前記直線の角度を変化させることによって行われるものである。
【０００９】
請求項４の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載されたワークの断面形状が、幅方向中央を対称軸とする対称形状であり、循環検出処理において、法線上の特定の点が、この法線上の画素照度をサンプリングして照度プロファイルを生成し、前記法線上の任意の点で前記照度プロファイルを折り返すことによって互いに重合した照度プロファイルの差が最小となる点として決定されるものである。
【００１０】
請求項５の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載された方法において、ワーク画像をＭｅｄｉａｎフィルタにより平滑化し、入力されたワーク画像と平滑化された画像との差分によりノイズを除去するノイズ除去ステップを備え、欠陥検出ステップでは、前記ノイズ除去ステップによるノイズ除去後の画像データから欠陥部の良否を判定するものである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、自重により容易に形状が変化してしまうような柔軟で長尺のワークでも、画像を直線化により一元化することによって、欠陥の検出が可能であり、また、ワークに存在する欠陥が、成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損したものである場合でも、画像処理による欠陥検出を確実に行うことができる。
【００１２】
請求項２の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、複数箇所のサンプリング照度の平均値を用いることで、汚れや塵埃などによるノイズを受けにくくして、ワーク画像を高精度で検出することができる。
【００１３】
請求項３及び請求項４の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、検出されたワーク画像の法線を高精度に設定することができる。
【００１４】
請求項５の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、ワーク画像から、ワーク上の塵埃や表面性状、照明ムラ等に起因する種々のノイズを除去するので、欠陥検出を高精度で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。まず図１は、本発明の方法により検査されるワークを示す断面斜視図、図２は、本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法を実施するために用いられるシステムの概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示されるように、この実施の形態の方法による検査対象のワークＷは、断面形状が幅方向中心を対称軸とする対称形状をなし、かつ長手方向各部の断面が同形同大の長尺物で、しかも自重などによる形状の変化が大きいために検査ステージ１上に置いたときの形状が一定しない製品であって、典型的には、例えばゴム状弾性材料で成形された大型のガスケット又はパッキンが挙げられる。
【００１７】
次に、図２に示されるワーク欠陥検査システムにおいて、参照符号１は、ワークＷを載置するＸＹテーブルからなる検査ステージ、参照符号２は検査ステージ１上を照明する照明装置、参照符号３は、ワークＷを撮像する画像入力装置である。
【００１８】
検査ステージ１は、ＸＹテーブルからなるものであって、すなわち不図示の駆動装置によって水平方向（ＸＹ方向）へ変位し、画像入力装置３によるワークＷの撮影部位を任意に移動するものである。また、画像入力装置３は、対物レンズによるワークＷの光学像をＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子によって画像信号に変換するカメラであって、ワークＷの幅方向全体及び長手方向の一部を含むエリアを撮影視野とするように、対物レンズを下方へ向けて検査ステージ１の上側にセットされている。
【００１９】
参照符号４は、画像入力装置３により取り込まれた画像データを処理する画像処理装置、参照符号５は、画像処理部４により画像処理された画像データを順次格納する入力画像メモリ、参照符号６は、本方法の処理プログラムが格納されたプログラムメモリ、参照符号７は、前記処理プログラムによって動作し、入力画像メモリ５から画像データを順次読み出して各種の演算処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、参照符号８は、ＣＰＵ７において算出された法線データを格納する法線データ格納メモリ、参照符号９は、ＣＰＵ７において算出された中心座標データを格納する中心座標データ格納メモリ、参照符号１０は、ＣＰＵ７において直線化処理された画像データを格納する直線化画像格納メモリ、参照符号１１は、ＣＰＵ７において判定された検査結果データを格納する検査結果データ格納メモリ、参照符号１２は、欠陥検出の前処理において画像データからノイズを除去するためのＭｅｄｉａｎフィルタである。
【００２０】
図３は、この実施の形態による処理フローを示すフローチャートである。すなわち、まず、入力画像メモリ５に格納された画像データが、ＣＰＵ７に読み出される（ステップＳ１）。この画像データは、図２に示される画像入力装置３によって検査ステージ１上のワークＷが撮像され画像処理装置４によって画像処理されたものである。
【００２１】
図４は、ワーク画像認識処理画面を示す説明図、図５は、画素照度サンプリング処理を示す説明図である。すなわち、入力画像メモリ５から読み出された画像データは、図４に示されるように、始点Ａから画面を一周する経路Ｌを移動しながら所定のサンプリング周期で画素照度をサンプリングする走査要素Ｖを有し、この走査要素Ｖが、経路Ｌ上を所定の距離だけ移動して停止する（ステップＳ２）。なお、図４における参照符号Ｐ０はワークＷの一部が撮影されたワーク画像、参照符号Ｑは、ワークＷのバリ等による欠陥部の画像、ＲはワークＷの表面に付着した塵埃等によるノイズ画像である。なお、経路Ｌは必ずしも画面を一周するものでなくても良く、例えば画面内をジグザグに進むものなど、有端の経路であっても良い。
【００２２】
次に、画面上における走査要素Ｖの位置座標が検出され（ステップＳ３）、走査要素Ｖが始点Ａ（経路Ｌが有端である場合は終点）に到達したことが検出された場合は（ステップＳ３＝ＹＥＳ）、画面上にワーク画像が認識されなかったものとして、処理はステップＳ１にリターンし、入力画像メモリ５から次の画像データの読み出しが行われる。
【００２３】
走査要素Ｖが始点Ａ（経路Ｌが有端である場合は終点）に未到達であることが検出された場合は（ステップＳ３＝ＮＯ）、図５に示されるように、この走査要素Ｖを中心とする所定範囲における複数のサンプリング点Ｓ１〜Ｓｎで画素照度をサンプリングする。そして、サンプリングされた各サンプリング点Ｓ１〜Ｓｎの画素照度を加重平均し、予め設定されたしきい値と比較することにより、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ上に到達したかを判定し、言い換えればワーク画像Ｐ０の有無を認識する（ステップＳ４）。なお、画素照度のサンプリングを走査要素Ｖの位置をサンプリング点として１点のみで行う場合は、検査ステージ１上の汚れや埃等によってワーク画像Ｐ０を誤認識するおそれがあるのに対し、複数のサンプリング点Ｓ１〜Ｓｎでサンプリングした画素照度の平均値は安定した統計量となるので、前記汚れや埃等に起因するノイズ等の影響を受けにくくなり、ワーク画像Ｐ０の認識の信頼性を高めることができる。
【００２４】
そして、上述のサンプリング結果、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ０上に未到達であると判定された場合は（ステップＳ４＝ＮＯ）、処理はステップＳ２へリターンする。
【００２５】
また、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ０上に達したものと判定すなわちワーク画像Ｐ０が認識された場合は（ステップＳ４＝ＹＥＳ）、走査要素Ｖによる画素照度サンプリングを終了し、ステップＳ５〜Ｓ８の循環検出処理へ移行する。
【００２６】
図６は、循環検出処理における法線検出処理を示す説明図である。すなわち、この法線検出処理（ステップＳ５）においては、図６（イ）に示されるように、ワーク画像Ｐ０上で停止した走査要素Ｖの位置座標を法線検出点Ｂ１として、前記法線検出点Ｂ１を通る任意の直線Ｃを中心とする所定幅でワーク画像ΔＰ０を切り取って、これを前記直線Ｃで折り返し、図６（ロ）に示されるように、折り返された画像ΔＰ０が互いに重合しなければ、前記直線の角度Ｃを変更して再び折り返し、図６（ハ）に示されるように、折り返された画像ΔＰ０が互いに重合した場合に、このときの直線Ｃを法線Ｎとする。この法線Ｎのデータは、図２に示される法線データ格納メモリ８に格納し、処理は次の中心検出ステップへ移行する。
【００２７】
なお、ワーク画像Ｐ０は、経路Ｌ上での走査要素Ｖによる走査が終了した後で、走査データ列によって認識することもできる。したがってこのような場合は、走査要素Ｖはワーク画像Ｐ０上で停止しないから、法線検出点Ｂ１は、ワーク画像Ｐ０内の経路Ｌ上における任意の点を選択する。
【００２８】
図７は、中心検出処理を示す説明図、図８は、この中心検出過程での照度プロファイルの処理を示す説明図である。すなわち、中心検出（ステップＳ６）においては、まず図７に示される法線Ｎ上に沿って、ワーク画像Ｐ０の画素照度を所定のサンプリング間隔でサンプリングすることによって、図８（イ）に示されるような照度プロファイルを生成する。先の図１で説明したように、検査対象のワークＷは、断面形状が幅方向中心を対称軸とする対称形状であるため、照度プロファイルも、基本的に、前記法線Ｎの中点に対してほぼ対称となるような画素照度変化を示す。
【００２９】
次に、図７に示される法線Ｎ上の任意の点Ｄで照度プロファイルを折り返して重合する。折り返し点Ｄがワーク画像Ｐ０の幅の中心点でない場合は、図８（ロ）に示されるように、重合された照度プロファイルの差が大きくなるので、図８（ハ）に示されるように、重合した照度プロファイルの差が最小となる折り返し点Ｄを検出し、これを中心点Ｅとして、その座標データを図２に示される中心座標データ格納メモリ９に格納する。
【００３０】
なお、中心点Ｅは、請求項１に記載された「法線上の特定の点」に相当するものであるが、この「特定の点」は、必ずしも中心点Ｅでなくても良く、例えば検査対象のワークＷの断面形状が、幅方向中心を対称軸とする対称形状ではない場合、すなわち法線Ｎの中点に対してほぼ対称となるような照度プロファイルが得られないようなものである場合は、法線Ｎとワーク画像Ｐ０の輪郭線あるいは連続模様との交点等を用いることができる。
【００３１】
図９は、次候補決定処理を示す説明図である。すなわち、上述のようにして中心点Ｅが検出されたら、図９に示されるように、法線Ｎに対して垂直で中心点Ｅを通る直線（中心線）Ｆ上で、前記中心点Ｅから所定距離だけ離れた点を次候補点Ｂ2とする（ステップＳ７）。
【００３２】
次に、画面上における次候補点Ｂ2の位置座標が検出され（ステップＳ８）、この次候補点Ｂ2が画面データにおけるワーク画像Ｐ０の端部に到達していないことが判定された場合は（ステップＳ８＝ＮＯ）、処理はステップＳ５にリターンし、点Ｂ2を通る法線検出処理及びその中心点の検出処理が繰り返され、すなわちステップＳ５〜Ｓ８の循環検出処理が行われる。また、次候補点Ｂ2が画面データにおけるワーク画像Ｐ０の端部に到達したことが判定された場合は（ステップＳ８＝ＹＥＳ）、処理は次の画像直線化ステップへ移行する。
【００３３】
図１０は、直線化処理されたワーク画像Ｐ1を示すものである。すなわち、先に説明した図４のように曲がりくねったワーク画像Ｐ０は、ステップＳ５〜Ｓ７の処理によって繰り返し得られた中心点Ｅ及び中心線Ｆによって、図１０のように直線化し（ステップＳ９）、図２に示される直線化画像格納メモリ１０に格納する。
【００３４】
次に、直線化処理されたワーク画像Ｐ1における欠陥部の画像Ｑの画素数（面積）、長さ、周辺長、照度などの特徴量を、後述の処理ステップで計測することにより、良否を判定し（ステップＳ１０）、図２に示される検査結果データ格納メモリ１１に格納する。そして、本発明によれば、本来不規則に曲がりくねったワーク画像Ｐ０が、上述の画像直線化処理によって、直線化された二次元画像Ｐ1に規格化されるので、画像Ｑの特徴量を容易に計測することができる。
【００３５】
ここで、図１０に示される直線化されたワーク画像Ｐ1には、図１に示されるワークＷの表面性状による画素照度のムラ、図２に示される照明装置２による照明のムラ、ワークＷの表面に付着した塵埃に起因するノイズ画像Ｒ等、種々のノイズが含まれているため、誤判定を防止して欠陥部の画像Ｑの判定の信頼性を高めるには、これらのノイズの除去が重要である。
【００３６】
図１１は、ノイズの除去処理を含む欠陥検出ステップＳ１０の詳細な処理フローを示すフローチャートである。すなわち、まず、上述の画像直線化処理（ステップＳ９）によって直線化されたワーク画像Ｐ1を入力し（ステップＳ１１）、このワーク画像Ｐ1を、図２に示されるＭｅｄｉａｎフィルタ１２を用いて平滑化する（ステップＳ１２）。
【００３７】
図１２は、図１１における平滑化処理（ステップＳ１２）の詳細な処理フローを示すフローチャート、図１３及び図１４は、平滑化のためのフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【００３８】
図１３（イ）において、ＰＸ１，ＰＸ２，ＰＸ３，・・・は入力されたワーク画像Ｐ1を構成する画素であり、各画素ＰＸ１，ＰＸ２，ＰＸ３，・・・に表示された数字は、照度（濃淡）レベルを示している。Ｍｅｄｉａｎフィルタ１２によるフィルタリング（平滑化）においては、まずこの入力画像Ｐ1における連続した複数の画素を指定する窓Ｍが設定され、この窓Ｍ内の画素（図示の例では画素ＰＸ１〜ＰＸ５）を、図１３（ロ）のように照度（濃淡）レベル順に並べ替え、その中央値の画素（図示の例では照度“３”の画素ＰＸ１）を検索して、図１３（ハ）のように、画像Ｐ２へ出力する（ステップＳ１２１）。
【００３９】
次いで、図１４（イ）に示されるように、ワーク画像Ｐ１において窓Ｍを１画素分だけ移動させ、移動によってこの窓Ｍから出される画素ＰＸ１と、新しく窓Ｍ内に入る画素ＰＸ６を調べ（ステップＳ１２２）、図１３（ロ）のように照度（濃淡）レベル順に並べ替えられた画素のうち、窓Ｍの移動によって出て行く画素ＰＸ１を、図１４（ロ）に示されるように、新しく窓Ｍ内に入る画素ＰＸ６と入れ替える（ステップＳ１２３）。
【００４０】
そして、画素ＰＸ１と入れ替わった画素ＰＸ６の照度（濃淡）レベルを、隣接する画素と比較し、図１４（ハ）に示されるように、照度（濃淡）レベル順となるように並べ替える（ステップＳ１２４）。詳しくは、窓Ｍ内における新入画素の照度が、その低レベル側に隣接する画素の照度より低レベルの場合は（ステップＳ１２４ａ＝ＹＥＳ）、低レベル側に隣接する画素を新入画素と入れ替え（ステップＳ１２４ｂ）、逆に新入画素の照度がそれより高レベル側に隣接する画素の照度より高レベルの場合は（ステップＳ１２４ｃ＝ＹＥＳ）、高レベル側に隣接する画素を新入画素と入れ替える（ステップＳ１２４ｄ）といった循環処理を行う。
【００４１】
次に図１４（ニ）に示されるように、その中央値の画素（図示の例では照度“４”の画素ＰＸ３）を検索して、画像Ｐ２へ出力するといった、ステップＳ１２１と同様の処理を行う（ステップＳ１２５）。
【００４２】
次に、窓部Ｍがワーク画像Ｐ１の端部にあるかどうかを判定し（ステップＳ１２６）、端部にある場合は（ステップＳ１２６＝ＹＥＳ）、フィルタリング処理を終了し、端部に未到達の場合は（ステップＳ１２６＝ＮＯ）、処理はステップＳ１２２へリターンする。そしてこのような循環処理によって、図１４（ホ）のように、画素照度の変化の緩やかな画像Ｐ２が再構築されて行くのである。
【００４３】
図１５は、上述したＭｅｄｉａｎフィルタ１２による平滑化処理で得られる平滑化画像を示すものである。すなわちこの平滑化画像Ｐ２は、空間周波数成分が低いものとなるので、ワークＷの表面性状による画素照度のムラ、照明のムラなど、照度が緩やかに変化するノイズは残るが、ワークＷの表面に付着した塵埃等による、照度が急激に変化する細かいノイズは除去されている。
【００４４】
説明を図１１に戻すと、上述したＭｅｄｉａｎフィルタ１２による平滑化処理後は、入力されたワーク画像Ｐ１（図１０）から欠陥部の画像Ｑを抽出するために、この背景処理は、このワーク画像Ｐ１から図１５に示される平滑化処理画像Ｐ２を減算する画像差分処理を行う（ステップＳ１３）。
【００４５】
図１６は、この画像差分処理（Ｐ１−Ｐ２＝Ｐ３）によって得られる画像Ｐ３を示すものである。すなわちこの画像Ｐ３は、ワークＷの表面性状による画素照度のムラや照明ムラによる画素照度のムラなど、照度が緩やかに変化するノイズが除去され、ワークＷの表面に付着した塵埃等による、照度が急激に変化するノイズ画像Ｒや、欠陥部の画像Ｑが抽出されたものである。
【００４６】
次に、画像Ｐ３の照度データの二値化を行うことによって（ステップＳ１４）、周辺との照度差が所定のしきい値以上となる特徴部分のみを抽出した後、抽出された特徴部分の周辺長を計測し、計測された長さが所定のしきい値未満のものは、ノイズとしてこれを除去する処理を行う（ステップＳ１５）。図１７は、このノイズ除去処理によって得られる画像Ｐ４を示すもので、この画像Ｐ４には、欠陥部の画像Ｑが残っている。
【００４７】
そして、この画像Ｐ４における欠陥部の画像Ｑの特徴量、すなわち例えば画像Ｑの画素数（面積）、長さ、周辺長、照度などを計測し（ステップＳ１６）、良否の判定を行う（ステップＳ１７）。そして、これらの計測値のうちいずれかが、予め設定されたしきい値以上であった場合は（ステップＳ１７＝ＮＧ）、図２に示される検査ステージ１上のワークＷが不良品として排出される（ステップＳ１８）。
【００４８】
また、これらの計測値が、いずれも予め設定されたしきい値未満であれば（ステップＳ１７＝ＯＫ）、不良が存在しなかったものと判定され（図３のステップＳ１０＝ＮＯ）、処理は図３のステップＳ１へリターンして、入力画像メモリ５から次の画像データの読み出しが行われる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法で検査されるワークの一例を示す断面斜視図である。
【図２】本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法を実施するために用いられるシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明による処理フローを示すフローチャートである。
【図４】本発明によるワーク画像認識処理画面を示す説明図である。
【図５】本発明による画素照度サンプリング処理を示す説明図である。
【図６】本発明による法線検出処理を示す説明図である。
【図７】本発明による中心検出処理を示す説明図である。
【図８】本発明による中心検出過程での照度プロファイルの処理を示す説明図である。
【図９】本発明による次候補決定処理を示す説明図である。
【図１０】本発明により直線化処理されたワーク画像を示す説明図である。
【図１１】本発明におけるノイズの除去処理を含む欠陥検出処理フローを示すフローチャートである。
【図１２】図１１のフローチャートにおける平滑化処理の詳細な処理フローを示すフローチャートである。
【図１３】Ｍｅｄｉａｎフィルタによるフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【図１４】Ｍｅｄｉａｎフィルタによるフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【図１５】平滑化処理によって得られる平滑化画像を示す説明図である。
【図１６】入力されたワーク画像から、上述の平滑化処理画像を減算処理することによって得られる画像を示す説明図である。
【図１７】ノイズ除去処理によって得られる画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５０】
１ 検査ステージ
２ 照明装置
３ 画像入力装置
４ 画像処理装置
５ 入力画像メモリ
６ プログラムメモリ
７ ＣＰＵ
８ 法線データ格納メモリ
９ 中心座標データ格納メモリ
１０ 直線化画像格納メモリ
１１ 検査結果データ格納メモリ
１２ Ｍｅｄｉａｎフィルタ
Ｅ 中心点（特定の点）
Ｆ 中心線
Ｎ 法線
Ｓ１〜Ｓｎ サンプリング点
Ｐ ワーク画像
Ｑ 欠陥部の画像
Ｒ ノイズ画像
Ｖ 走査要素
Ｗ ワーク
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワークを撮像した画像を処理してワーク表面の欠陥を検出する欠陥検査方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像処理による物品検出方法のひとつとして、例えば特許文献１に開示されたようなパターンマッチングによる方法がある。パターンマッチングは、検出対象の物品の特徴的形状や大きさ等を予め登録しておき、登録されたデータと実際にカメラなどにより物品を撮像した画像データとを比較することによって、撮像された物品が登録されたものと同一であるかを判定するものであるため、ワークの欠陥を検出する方法としても有用である。しかしながら、検査対象のワークが、例えば自らの重量などによる形状の変化が大きい大型のゴム製品であるような場合は、登録すべきマスター形状が定まらないので、パターンマッチングによる方法は採用することができない。
【０００３】
これに対し、例えば特許文献２に開示された画像処理装置及び画像形成装置は、画像の輪郭を検出して、この輪郭データに基づいて、画像データを原画像のオブジェクトの種類に拘わらず同一にし、データの取り扱いを一元化するものである。また、例えば特許文献３に開示された画像解析装置は、輪郭データの精度の悪い画像であっても、これを補正して高精度な輪郭データを検出する画像解析装置に関する。しかし、例えば成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損しているような欠陥については、特許文献２又は特許文献３に開示された技術では対応できないといった問題がある。
【０００４】
【特許文献１】特開平７−６５１７０号公報
【特許文献２】特開２００１−２４３４８０号公報
【特許文献３】特開２００４−２７２３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、以上のような点に鑑みてなされたものであって、その技術的課題とするところは、検査対象のワークが、例えば自らの重量などによる形状の変化が大きい、長尺で柔軟な製品であっても、また、ワークに存在する欠陥が、成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損したものである場合でも、画像処理による欠陥検出を確実に行うことができるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した技術的課題を有効に解決するための手段として、請求項１の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理と、認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理と、前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理と、直線化処理された画像から欠陥部を検出してその良否を判定する欠陥検出処理とを備えるものである。なお、ここで検査対象のワークは、長手方向各部の断面が同形同大の連続形状のものであり、前記法線は、ワークの連続方向に対する法線のことである。
【０００７】
請求項２の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載されたワーク画像認識処理において、画素照度のサンプリングを、経路上の点の周囲における複数箇所で行い、サンプリングされた照度値の平均値を所定のしきい値と比較するものである。
【０００８】
請求項３の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載された方法において、法線検出循環処理において、法線検出点を通る直線でワーク画像を折り返したときに、折り返された画像が互いに重合するように、前記直線の角度を変化させることによって行われるものである。
【０００９】
請求項４の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載されたワークの断面形状が、幅方向中央を対称軸とする対称形状であり、循環検出処理において、法線上の特定の点が、この法線上の画素照度をサンプリングして照度プロファイルを生成し、前記法線上の任意の点で前記照度プロファイルを折り返すことによって互いに重合した照度プロファイルの差が最小となる点として決定されるものである。
【００１０】
請求項５の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法は、請求項１に記載された方法において、ワーク画像をＭｅｄｉａｎフィルタにより平滑化し、入力されたワーク画像と平滑化された画像との差分によりノイズを除去するノイズ除去ステップを備え、欠陥検出ステップでは、前記ノイズ除去ステップによるノイズ除去後の画像データから欠陥部の良否を判定するものである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、自重により容易に形状が変化してしまうような柔軟で長尺のワークでも、画像を直線化により一元化することによって、欠陥の検出が可能であり、また、ワークに存在する欠陥が、成形不良などによってワークの輪郭の一部又は全部が欠損したものである場合でも、画像処理による欠陥検出を確実に行うことができる。
【００１２】
請求項２の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、複数箇所のサンプリング照度の平均値を用いることで、汚れや塵埃などによるノイズを受けにくくして、ワーク画像を高精度で検出することができる。
【００１３】
請求項３及び請求項４の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、検出されたワーク画像の法線を高精度に設定することができる。
【００１４】
請求項５の発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法によれば、請求項１の発明において、ワーク画像から、ワーク上の塵埃や表面性状、照明ムラ等に起因する種々のノイズを除去するので、欠陥検出を高精度で行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。まず図１は、本発明の方法により検査されるワークを示す断面斜視図、図２は、本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法を実施するために用いられるシステムの概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示されるように、この実施の形態の方法による検査対象のワークＷは、断面形状が幅方向中心を対称軸とする対称形状をなし、かつ長手方向各部の断面が同形同大の長尺物で、しかも自重などによる形状の変化が大きいために検査ステージ１上に置いたときの形状が一定しない製品であって、典型的には、例えばゴム状弾性材料で成形された大型のガスケット又はパッキンが挙げられる。
【００１７】
次に、図２に示されるワーク欠陥検査システムにおいて、参照符号１は、ワークＷを載置するＸＹテーブルからなる検査ステージ、参照符号２は検査ステージ１上を照明する照明装置、参照符号３は、ワークＷを撮像する画像入力装置である。
【００１８】
検査ステージ１は、ＸＹテーブルからなるものであって、すなわち不図示の駆動装置によって水平方向（ＸＹ方向）へ変位し、画像入力装置３によるワークＷの撮影部位を任意に移動するものである。また、画像入力装置３は、対物レンズによるワークＷの光学像をＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子によって画像信号に変換するカメラであって、ワークＷの幅方向全体及び長手方向の一部を含むエリアを撮影視野とするように、対物レンズを下方へ向けて検査ステージ１の上側にセットされている。
【００１９】
参照符号４は、画像入力装置３により取り込まれた画像データを処理する画像処理装置、参照符号５は、画像処理部４により画像処理された画像データを順次格納する入力画像メモリ、参照符号６は、本方法の処理プログラムが格納されたプログラムメモリ、参照符号７は、前記処理プログラムによって動作し、入力画像メモリ５から画像データを順次読み出して各種の演算処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、参照符号８は、ＣＰＵ７において算出された法線データを格納する法線データ格納メモリ、参照符号９は、ＣＰＵ７において算出された中心座標データを格納する中心座標データ格納メモリ、参照符号１０は、ＣＰＵ７において直線化処理された画像データを格納する直線化画像格納メモリ、参照符号１１は、ＣＰＵ７において判定された検査結果データを格納する検査結果データ格納メモリ、参照符号１２は、欠陥検出の前処理において画像データからノイズを除去するためのＭｅｄｉａｎフィルタである。
【００２０】
図３は、この実施の形態による処理フローを示すフローチャートである。すなわち、まず、入力画像メモリ５に格納された画像データが、ＣＰＵ７に読み出される（ステップＳ１）。この画像データは、図２に示される画像入力装置３によって検査ステージ１上のワークＷが撮像され画像処理装置４によって画像処理されたものである。
【００２１】
図４は、ワーク画像認識処理画面を示す説明図、図５は、画素照度サンプリング処理を示す説明図である。すなわち、入力画像メモリ５から読み出された画像データは、図４に示されるように、始点Ａから画面を一周する経路Ｌを移動しながら所定のサンプリング周期で画素照度をサンプリングする走査要素Ｖを有し、この走査要素Ｖが、経路Ｌ上を所定の距離だけ移動して停止する（ステップＳ２）。なお、図４における参照符号Ｐ０はワークＷの一部が撮影されたワーク画像、参照符号Ｑは、ワークＷのバリ等による欠陥部の画像、ＲはワークＷの表面に付着した塵埃等によるノイズ画像である。なお、経路Ｌは必ずしも画面を一周するものでなくても良く、例えば画面内をジグザグに進むものなど、有端の経路であっても良い。
【００２２】
次に、画面上における走査要素Ｖの位置座標が検出され（ステップＳ３）、走査要素Ｖが始点Ａ（経路Ｌが有端である場合は終点）に到達したことが検出された場合は（ステップＳ３＝ＹＥＳ）、画面上にワーク画像が認識されなかったものとして、処理はステップＳ１にリターンし、入力画像メモリ５から次の画像データの読み出しが行われる。
【００２３】
走査要素Ｖが始点Ａ（経路Ｌが有端である場合は終点）に未到達であることが検出された場合は（ステップＳ３＝ＮＯ）、図５に示されるように、この走査要素Ｖを中心とする所定範囲における複数のサンプリング点Ｓ１〜Ｓｎで画素照度をサンプリングする。そして、サンプリングされた各サンプリング点Ｓ１〜Ｓｎの画素照度を加重平均し、予め設定されたしきい値と比較することにより、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ上に到達したかを判定し、言い換えればワーク画像Ｐ０の有無を認識する（ステップＳ４）。なお、画素照度のサンプリングを走査要素Ｖの位置をサンプリング点として１点のみで行う場合は、検査ステージ１上の汚れや埃等によってワーク画像Ｐ０を誤認識するおそれがあるのに対し、複数のサンプリング点Ｓ１〜Ｓｎでサンプリングした画素照度の平均値は安定した統計量となるので、前記汚れや埃等に起因するノイズ等の影響を受けにくくなり、ワーク画像Ｐ０の認識の信頼性を高めることができる。
【００２４】
そして、上述のサンプリング結果、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ０上に未到達であると判定された場合は（ステップＳ４＝ＮＯ）、処理はステップＳ２へリターンする。
【００２５】
また、走査要素Ｖがワーク画像Ｐ０上に達したものと判定すなわちワーク画像Ｐ０が認識された場合は（ステップＳ４＝ＹＥＳ）、走査要素Ｖによる画素照度サンプリングを終了し、ステップＳ５〜Ｓ８の循環検出処理へ移行する。
【００２６】
図６は、循環検出処理における法線検出処理を示す説明図である。すなわち、この法線検出処理（ステップＳ５）においては、図６（イ）に示されるように、ワーク画像Ｐ０上で停止した走査要素Ｖの位置座標を法線検出点Ｂ１として、前記法線検出点Ｂ１を通る任意の直線Ｃを中心とする所定幅でワーク画像ΔＰ０を切り取って、これを前記直線Ｃで折り返し、図６（ロ）に示されるように、折り返された画像ΔＰ０が互いに重合しなければ、前記直線の角度Ｃを変更して再び折り返し、図６（ハ）に示されるように、折り返された画像ΔＰ０が互いに重合した場合に、このときの直線Ｃを法線Ｎとする。この法線Ｎのデータは、図２に示される法線データ格納メモリ８に格納し、処理は次の中心検出ステップへ移行する。
【００２７】
なお、ワーク画像Ｐ０は、経路Ｌ上での走査要素Ｖによる走査が終了した後で、走査データ列によって認識することもできる。したがってこのような場合は、走査要素Ｖはワーク画像Ｐ０上で停止しないから、法線検出点Ｂ１は、ワーク画像Ｐ０内の経路Ｌ上における任意の点を選択する。
【００２８】
図７は、中心検出処理を示す説明図、図８は、この中心検出過程での照度プロファイルの処理を示す説明図である。すなわち、中心検出（ステップＳ６）においては、まず図７に示される法線Ｎ上に沿って、ワーク画像Ｐ０の画素照度を所定のサンプリング間隔でサンプリングすることによって、図８（イ）に示されるような照度プロファイルを生成する。先の図１で説明したように、検査対象のワークＷは、断面形状が幅方向中心を対称軸とする対称形状であるため、照度プロファイルも、基本的に、前記法線Ｎの中点に対してほぼ対称となるような画素照度変化を示す。
【００２９】
次に、図７に示される法線Ｎ上の任意の点Ｄで照度プロファイルを折り返して重合する。折り返し点Ｄがワーク画像Ｐ０の幅の中心点でない場合は、図８（ロ）に示されるように、重合された照度プロファイルの差が大きくなるので、図８（ハ）に示されるように、重合した照度プロファイルの差が最小となる折り返し点Ｄを検出し、これを中心点Ｅとして、その座標データを図２に示される中心座標データ格納メモリ９に格納する。
【００３０】
なお、中心点Ｅは、請求項１に記載された「法線上の特定の点」に相当するものであるが、この「特定の点」は、必ずしも中心点Ｅでなくても良く、例えば検査対象のワークＷの断面形状が、幅方向中心を対称軸とする対称形状ではない場合、すなわち法線Ｎの中点に対してほぼ対称となるような照度プロファイルが得られないようなものである場合は、法線Ｎとワーク画像Ｐ０の輪郭線あるいは連続模様との交点等を用いることができる。
【００３１】
図９は、次候補決定処理を示す説明図である。すなわち、上述のようにして中心点Ｅが検出されたら、図９に示されるように、法線Ｎに対して垂直で中心点Ｅを通る直線（中心線）Ｆ上で、前記中心点Ｅから所定距離だけ離れた点を次候補点Ｂ2とする（ステップＳ７）。
【００３２】
次に、画面上における次候補点Ｂ2の位置座標が検出され（ステップＳ８）、この次候補点Ｂ2が画面データにおけるワーク画像Ｐ０の端部に到達していないことが判定された場合は（ステップＳ８＝ＮＯ）、処理はステップＳ５にリターンし、点Ｂ2を通る法線検出処理及びその中心点の検出処理が繰り返され、すなわちステップＳ５〜Ｓ８の循環検出処理が行われる。また、次候補点Ｂ2が画面データにおけるワーク画像Ｐ０の端部に到達したことが判定された場合は（ステップＳ８＝ＹＥＳ）、処理は次の画像直線化ステップへ移行する。
【００３３】
図１０は、直線化処理されたワーク画像Ｐ1を示すものである。すなわち、先に説明した図４のように曲がりくねったワーク画像Ｐ０は、ステップＳ５〜Ｓ７の処理によって繰り返し得られた中心点Ｅ及び中心線Ｆによって、図１０のように直線化し（ステップＳ９）、図２に示される直線化画像格納メモリ１０に格納する。
【００３４】
次に、直線化処理されたワーク画像Ｐ1における欠陥部の画像Ｑの画素数（面積）、長さ、周辺長、照度などの特徴量を、後述の処理ステップで計測することにより、良否を判定し（ステップＳ１０）、図２に示される検査結果データ格納メモリ１１に格納する。そして、本発明によれば、本来不規則に曲がりくねったワーク画像Ｐ０が、上述の画像直線化処理によって、直線化された二次元画像Ｐ1に規格化されるので、画像Ｑの特徴量を容易に計測することができる。
【００３５】
ここで、図１０に示される直線化されたワーク画像Ｐ1には、図１に示されるワークＷの表面性状による画素照度のムラ、図２に示される照明装置２による照明のムラ、ワークＷの表面に付着した塵埃に起因するノイズ画像Ｒ等、種々のノイズが含まれているため、誤判定を防止して欠陥部の画像Ｑの判定の信頼性を高めるには、これらのノイズの除去が重要である。
【００３６】
図１１は、ノイズの除去処理を含む欠陥検出ステップＳ１０の詳細な処理フローを示すフローチャートである。すなわち、まず、上述の画像直線化処理（ステップＳ９）によって直線化されたワーク画像Ｐ1を入力し（ステップＳ１１）、このワーク画像Ｐ1を、図２に示されるＭｅｄｉａｎフィルタ１２を用いて平滑化する（ステップＳ１２）。
【００３７】
図１２は、図１１における平滑化処理（ステップＳ１２）の詳細な処理フローを示すフローチャート、図１３及び図１４は、平滑化のためのフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【００３８】
図１３（イ）において、ＰＸ１，ＰＸ２，ＰＸ３，・・・は入力されたワーク画像Ｐ1を構成する画素であり、各画素ＰＸ１，ＰＸ２，ＰＸ３，・・・に表示された数字は、照度（濃淡）レベルを示している。Ｍｅｄｉａｎフィルタ１２によるフィルタリング（平滑化）においては、まずこの入力画像Ｐ1における連続した複数の画素を指定する窓Ｍが設定され、この窓Ｍ内の画素（図示の例では画素ＰＸ１〜ＰＸ５）を、図１３（ロ）のように照度（濃淡）レベル順に並べ替え、その中央値の画素（図示の例では照度“３”の画素ＰＸ１）を検索して、図１３（ハ）のように、画像Ｐ２へ出力する（ステップＳ１２１）。
【００３９】
次いで、図１４（イ）に示されるように、ワーク画像Ｐ１において窓Ｍを１画素分だけ移動させ、移動によってこの窓Ｍから出される画素ＰＸ１と、新しく窓Ｍ内に入る画素ＰＸ６を調べ（ステップＳ１２２）、図１３（ロ）のように照度（濃淡）レベル順に並べ替えられた画素のうち、窓Ｍの移動によって出て行く画素ＰＸ１を、図１４（ロ）に示されるように、新しく窓Ｍ内に入る画素ＰＸ６と入れ替える（ステップＳ１２３）。
【００４０】
そして、画素ＰＸ１と入れ替わった画素ＰＸ６の照度（濃淡）レベルを、隣接する画素と比較し、図１４（ハ）に示されるように、照度（濃淡）レベル順となるように並べ替える（ステップＳ１２４）。詳しくは、窓Ｍ内における新入画素の照度が、その低レベル側に隣接する画素の照度より低レベルの場合は（ステップＳ１２４ａ＝ＹＥＳ）、低レベル側に隣接する画素を新入画素と入れ替え（ステップＳ１２４ｂ）、逆に新入画素の照度がそれより高レベル側に隣接する画素の照度より高レベルの場合は（ステップＳ１２４ｃ＝ＹＥＳ）、高レベル側に隣接する画素を新入画素と入れ替える（ステップＳ１２４ｄ）といった循環処理を行う。
【００４１】
次に図１４（ニ）に示されるように、その中央値の画素（図示の例では照度“４”の画素ＰＸ３）を検索して、画像Ｐ２へ出力するといった、ステップＳ１２１と同様の処理を行う（ステップＳ１２５）。
【００４２】
次に、窓部Ｍがワーク画像Ｐ１の端部にあるかどうかを判定し（ステップＳ１２６）、端部にある場合は（ステップＳ１２６＝ＹＥＳ）、フィルタリング処理を終了し、端部に未到達の場合は（ステップＳ１２６＝ＮＯ）、処理はステップＳ１２２へリターンする。そしてこのような循環処理によって、図１４（ホ）のように、画素照度の変化の緩やかな画像Ｐ２が再構築されて行くのである。
【００４３】
図１５は、上述したＭｅｄｉａｎフィルタ１２による平滑化処理で得られる平滑化画像を示すものである。すなわちこの平滑化画像Ｐ２は、空間周波数成分が低いものとなるので、ワークＷの表面性状による画素照度のムラ、照明のムラなど、照度が緩やかに変化するノイズは残るが、ワークＷの表面に付着した塵埃等による、照度が急激に変化する細かいノイズは除去されている。
【００４４】
説明を図１１に戻すと、上述したＭｅｄｉａｎフィルタ１２による平滑化処理後は、入力されたワーク画像Ｐ１（図１０）から欠陥部の画像Ｑを抽出するために、この背景処理は、このワーク画像Ｐ１から図１５に示される平滑化処理画像Ｐ２を減算する画像差分処理を行う（ステップＳ１３）。
【００４５】
図１６は、この画像差分処理（Ｐ１−Ｐ２＝Ｐ３）によって得られる画像Ｐ３を示すものである。すなわちこの画像Ｐ３は、ワークＷの表面性状による画素照度のムラや照明ムラによる画素照度のムラなど、照度が緩やかに変化するノイズが除去され、ワークＷの表面に付着した塵埃等による、照度が急激に変化するノイズ画像Ｒや、欠陥部の画像Ｑが抽出されたものである。
【００４６】
次に、画像Ｐ３の照度データの二値化を行うことによって（ステップＳ１４）、周辺との照度差が所定のしきい値以上となる特徴部分のみを抽出した後、抽出された特徴部分の周辺長を計測し、計測された長さが所定のしきい値未満のものは、ノイズとしてこれを除去する処理を行う（ステップＳ１５）。図１７は、このノイズ除去処理によって得られる画像Ｐ４を示すもので、この画像Ｐ４には、欠陥部の画像Ｑが残っている。
【００４７】
そして、この画像Ｐ４における欠陥部の画像Ｑの特徴量、すなわち例えば画像Ｑの画素数（面積）、長さ、周辺長、照度などを計測し（ステップＳ１６）、良否の判定を行う（ステップＳ１７）。そして、これらの計測値のうちいずれかが、予め設定されたしきい値以上であった場合は（ステップＳ１７＝ＮＧ）、図２に示される検査ステージ１上のワークＷが不良品として排出される（ステップＳ１８）。
【００４８】
また、これらの計測値が、いずれも予め設定されたしきい値未満であれば（ステップＳ１７＝ＯＫ）、不良が存在しなかったものと判定され（図３のステップＳ１０＝ＮＯ）、処理は図３のステップＳ１へリターンして、入力画像メモリ５から次の画像データの読み出しが行われる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法で検査されるワークの一例を示す断面斜視図である。
【図２】本発明に係る画像処理によるワーク欠陥検査方法を実施するために用いられるシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】本発明による処理フローを示すフローチャートである。
【図４】本発明によるワーク画像認識処理画面を示す説明図である。
【図５】本発明による画素照度サンプリング処理を示す説明図である。
【図６】本発明による法線検出処理を示す説明図である。
【図７】本発明による中心検出処理を示す説明図である。
【図８】本発明による中心検出過程での照度プロファイルの処理を示す説明図である。
【図９】本発明による次候補決定処理を示す説明図である。
【図１０】本発明により直線化処理されたワーク画像を示す説明図である。
【図１１】本発明におけるノイズの除去処理を含む欠陥検出処理フローを示すフローチャートである。
【図１２】図１１のフローチャートにおける平滑化処理の詳細な処理フローを示すフローチャートである。
【図１３】Ｍｅｄｉａｎフィルタによるフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【図１４】Ｍｅｄｉａｎフィルタによるフィルタリング処理を模式的に示す説明図である。
【図１５】平滑化処理によって得られる平滑化画像を示す説明図である。
【図１６】入力されたワーク画像から、上述の平滑化処理画像を減算処理することによって得られる画像を示す説明図である。
【図１７】ノイズ除去処理によって得られる画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５０】
１ 検査ステージ
２ 照明装置
３ 画像入力装置
４ 画像処理装置
５ 入力画像メモリ
６ プログラムメモリ
７ ＣＰＵ
８ 法線データ格納メモリ
９ 中心座標データ格納メモリ
１０ 直線化画像格納メモリ
１１ 検査結果データ格納メモリ
１２ Ｍｅｄｉａｎフィルタ
Ｅ 中心点（特定の点）
Ｆ 中心線
Ｎ 法線
Ｓ１〜Ｓｎ サンプリング点
Ｐ ワーク画像
Ｑ 欠陥部の画像
Ｒ ノイズ画像
Ｖ 走査要素
Ｗ ワーク
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理と、
認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理と、
前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理と、
直線化処理された画像から欠陥部を検出してその良否を判定する欠陥検出処理と、
を備えることを特徴とする画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項２】
ワークの断面形状が、幅方向中央を対称軸とする対称形状であり、ワーク画像認識処理において、画素照度のサンプリングを、経路上の点における周囲の複数箇所で行い、サンプリングされた照度値の平均値を所定のしきい値と比較することを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項３】
法線検出が、法線検出点を通る直線でワーク画像を折り返したときに、折り返された画像が互いに重合するように、前記直線の角度を変化させることによって行われることを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項４】
循環検出処理において、法線上の特定の点が、この法線上の画素照度をサンプリングして照度プロファイルを生成し、前記法線上の任意の点で前記照度プロファイルを折り返すことによって互いに重合した照度プロファイルの差が最小となる点として決定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項５】
ワーク画像をＭｅｄｉａｎフィルタにより平滑化し、入力されたワーク画像と平滑化された画像との差分によりノイズを除去するノイズ除去ステップを備え、欠陥検出処理では、前記ノイズ除去ステップによるノイズ除去後の画像データから欠陥部の良否を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項１】
ワークを撮像した画像を表示する画面上を移動する走査要素によって画素照度をサンプリングし、サンプリングされた照度値から画面内のワーク画像を認識するワーク画像認識処理と、
認識されたワーク画像上の任意の位置座標を法線検出点として前記ワーク画像の法線を検出し、この法線上の特定の点でこの法線と直交する直線上にあって前記特定の点から所定距離離れた位置座標を次の法線検出点として前記法線の検出を繰り返す循環検出処理と、
前記法線上の特定の点でこの法線と直交する直線に沿って前記ワーク画像を直線化する画像直線化処理と、
直線化処理された画像から欠陥部を検出してその良否を判定する欠陥検出処理と、
を備えることを特徴とする画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項２】
ワークの断面形状が、幅方向中央を対称軸とする対称形状であり、ワーク画像認識処理において、画素照度のサンプリングを、経路上の点における周囲の複数箇所で行い、サンプリングされた照度値の平均値を所定のしきい値と比較することを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項３】
法線検出が、法線検出点を通る直線でワーク画像を折り返したときに、折り返された画像が互いに重合するように、前記直線の角度を変化させることによって行われることを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項４】
循環検出処理において、法線上の特定の点が、この法線上の画素照度をサンプリングして照度プロファイルを生成し、前記法線上の任意の点で前記照度プロファイルを折り返すことによって互いに重合した照度プロファイルの差が最小となる点として決定されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【請求項５】
ワーク画像をＭｅｄｉａｎフィルタにより平滑化し、入力されたワーク画像と平滑化された画像との差分によりノイズを除去するノイズ除去ステップを備え、欠陥検出処理では、前記ノイズ除去ステップによるノイズ除去後の画像データから欠陥部の良否を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理によるワーク欠陥検査方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【公開番号】特開２００８−３０４９５８（Ｐ２００８−３０４９５８Ａ）
【公開日】平成２０年１２月１８日（２００８．１２．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１４８７１０（Ｐ２００７−１４８７１０）
【出願日】平成１９年６月５日（２００７．６．５）
【出願人】（０００００４３８５）ＮＯＫ株式会社 (1,527)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１２月１８日（２００８．１２．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年６月５日（２００７．６．５）
【出願人】（０００００４３８５）ＮＯＫ株式会社 (1,527)
【Ｆターム（参考）】
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