表面検査方法
【課題】車両用部品の表面検査において、検査時間の短縮と検査精度の向上を図る。
【解決手段】車両用部品２０の表面に設定される第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって取得する第１画像取得工程と、取得した第１画像の第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に第１領域を各欠陥検出領域３５１と設定する欠陥領域設定工程と、第２領域４１−４９を１の画素で検出する第２画像検出手段によって欠陥検出領域３５１と欠陥検出領域３５１の周辺を含む欠陥判定領域４０の複数の第２領域４１−４９の画像を取得する第２画像取得工程と、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域４１−４９の欠陥強度の平均値を計算し、平均値が欠陥強度の所定の閾値以上である場合、その車両用部品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、を有する。
【解決手段】車両用部品２０の表面に設定される第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって取得する第１画像取得工程と、取得した第１画像の第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に第１領域を各欠陥検出領域３５１と設定する欠陥領域設定工程と、第２領域４１−４９を１の画素で検出する第２画像検出手段によって欠陥検出領域３５１と欠陥検出領域３５１の周辺を含む欠陥判定領域４０の複数の第２領域４１−４９の画像を取得する第２画像取得工程と、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域４１−４９の欠陥強度の平均値を計算し、平均値が欠陥強度の所定の閾値以上である場合、その車両用部品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される内外装品の表面検査の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
取得した画像を処理して表面の凹凸を検査する表面検査方法が用いられている。例えば、自動車のボディーに明暗パターンの照明を照射し、その反射光をＣＣＤカメラで撮像し、撮像した画像のエッジを検出後、画像を二値化してラベリングし、その面積／重心を計算し、この面積を用いて欠陥の判定を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、低倍率対物レンズを用いて、ウェハの表面の検査領域内を走査させて低倍率検査画像を取得し、その画像処理により異常部を検出し、異常部の位置を演算・記憶しておき、次に検出した異常部の位置で高倍率対物レンズを用いて、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を取得し、高倍率検査画像に基づいて正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹（ボイド）であるか凸（コンタミ）であるかを判定するウェハの表面に散在する異常部（ボイド・コンタミ）を検査する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０―３１８９３８号公報
【特許文献２】特開２００４−３１７１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１，２に記載された従来技術の表面検査方法は、いずれも自動車のボディー或いはウェハを移動させてスキャンにより順次画像を取得し、その取得した画像領域ごとに欠陥の判定を行うものである。
【０００６】
ところで、車両に搭載される内外装品のような樹脂成形部品においても表面のキズや凹み或いは変形といった表面欠陥の検査が行われる。このような樹脂成形部品の表面検査においても特許文献１，２に記載された従来技術と同様、スキャンにより樹脂成形部品の画像を順次取得し、取得した画像領域ごとに画像処理を行い欠陥の有無を判定する方法が用いられている。しかし、この方法は、部品全体を詳細に検査することとなることから、時間が掛かってしまうという問題があった。また、時間短縮のために検査を粗くした場合には、欠陥品が出荷されないように、欠陥がありそうだと判断された部品を欠陥品と扱うことになり、微小な欠陥で製品として問題のないものが欠陥品と判断されてしまい、製品の歩留まりが悪くなってしまうという問題があった。
【０００７】
本発明は部品の表面検査において、検査時間の短縮と検査精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の表面検査方法は、検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって検査対象品の複数の第１領域の画像を第１画像として取得する第１画像取得工程と、
取得した前記第１画像の前記各第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に該第１領域を各欠陥検出領域と設定する欠陥領域設定工程と、縦方向長さと横方向長さとが前記第１領域よりも短い第２領域を１の画素で検出する第２画像検出手段によって前記各欠陥検出領域と前記各欠陥検出領域の周辺を含む欠陥判定領域の複数の第２領域の画像を第２画像として取得する第２画像取得工程と、前記第２画像の各第２領域の欠陥強度が前記所定の閾値以上かどうかを判定し、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域の欠陥強度の平均値を計算し、前記平均値が欠陥強度の前記所定の閾値以上である場合、その検査対象品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の表面検査方法において、前記第１領域、第２領域の各欠陥強度は、各第１領域、各第２領域それぞれの明度が検査対象品に応じて予め設定された各所定の範囲から外れている度合を示すものであること、としても好適である。
【００１０】
本発明の表面検査方法において、前記第１の画像取得工程と前記第２の画像取得工程は、第１方向からの照明による第１方向の側の画像と第１方向の側と反対側の第２方向からの照明による第２方向の側の画像の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像とし、第１方向からの照明による第２方向の側の画像と第２方向からの照明による第１方向の側の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像とし、前記第１の組み合わせ画像と前記第２の組み合わせ画像にそれぞれ含まれる前記各第１領域、前記各第２領域の明度が予め定められた明度の範囲内から離れている度合いにより前記各第１領域、各第２領域の各欠陥強度を決定すること、としても好適である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、部品の表面検査において、検査時間の短縮と検査精度の向上を図ることを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態の表面検査方法が適用される表面検査装置の構成を示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態の表面検査方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態の表面検査方法における画像取得工程を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の表面検査方法における第１画像取得工程と欠陥領域の設定工程を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態の表面検査方法における明度分布と欠陥強度の関係を示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態の表面検査方法における第２画像取得工程と欠陥品判断工程とを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。本発明の表面検査方法について説明する前に、本発明の表面検査方法の適用される表面検査装置について説明する。図１に示す様に、表面検査装置１００は、検査対象品である車両用部品２０が載置される検査台１０１と、検査台１０１の上方に固定された第１画像取得手段の第１カメラ１１と、検査台１０１の上に載置された車両用部品２０の上を自由に走査できる第２画像取得手段である第２カメラ１２と、第２カメラ１２を車両用部品２０上で移動させるロボットアーム１３と、ロボットアーム１３を駆動する駆動部１４と、車両用部品２０の中心線１０の左右に配置され、画像を取得する際に車両用部品２０を照明する左右のライト１５，１６と、を備えている。各カメラ１１，１２、各ライト１５，１６、駆動部１４とは、制御部５０に接続され、制御部５０の指令によって動作するよう構成されている。ここで、車両用部品２０は、その表面が曲面であり、図１に示す様に、その断面の中央部が盛り上がった形状となっている。制御部５０は、内部に信号処理を行うＣＰＵとプログラムデータや取得した画像データを格納するメモリを備えるコンピュータである。
【００１４】
図２を参照しながら、本実施形態の表面検査方法について説明する。図２のステップＳ１０１に示す様に、制御部５０は、固定されている第１カメラ１１により、図４（ａ）に示す様に、視野３０の中に車両用部品２０全体を入れ、車両用部品２０全体の画像を取得する。この際、制御部５０は、図１に示す様に、左右のライト１５，１６をオンオフさせながら車両用部品２０の画像を取得する（第１画像取得工程）。
【００１５】
図３のステップＳ２０１に示す様に、制御部５０は、図１に示す左側ライト１５を点灯させ、図３のステップＳ２０２に示す様に、第１カメラ１１によって図１に示す車両用部品２０の左側照明全体画像２１を取得して、制御部５０の内部のメモリに格納する。そして、制御部５０は、図３のステップＳ２０３に示す様に左側ライト１５を消灯し、図３のステップＳ２０４に示す様に右側ライト１６を点灯させ、図３のステップＳ２０５に示す様に第１カメラ１１によって図１に示す車両用部品２０の右側照明全体画像２２を取得し、制御部５０のメモリに格納する。
【００１６】
図３のステップＳ２０６に示す様に、制御部５０は、メモリに格納した左側照明全体画像２１から図３の中心線１０の左側の画像を左側照明左側画像２１ａとして抽出し、図３のステップＳ２０７に示す様に、右側照明全体画像２２から図３の中心線１０の右側の画像を右側照明右側画像２２ａとして抽出し、図３のステップＳ２０８、図４（ａ）に示す様に、これらの抽出した画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像２３を生成する。この第１の組み合わせ画像は、図１に示す車両用部品２０の湾曲している左右の各表面と左右の各ライト１５,１６との角度、つまり、光の表面への当たり角度が深い場合の左右の各画像を組み合わせたものである。
【００１７】
また、同様に、制御部５０は、図３のステップＳ２０９に示す様に、メモリに格納した左側照明全体画像２１から右側の画像を左側照明右側画像２１ｂとして抽出し、図３のステップＳ２１０に示す様に、右側照明全体画像２２から左側の画像を右側照明左側画像２２ｂとして抽出し、図３のステップＳ２１１、図４（ａ）に示す様に、これらの抽出した画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像２４を生成する。この第２の組み合わせ画像は、図１に示す車両用部品２０の湾曲している左右の各表面と左右の各ライト１５,１６との角度、つまり、光の表面への当たり角度が浅い場合の左右の各画像を組み合わせたものである。第１領域の第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４は本願請求項１に記載の第１の画像である。
【００１８】
制御部５０は、上記のように、第１、第２の組み合わせ画像２３，２４を生成すると、次に、図２のステップＳ１０２に示す様に、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４の欠陥領域を決定する。図４（ａ）に示す、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４は、それぞれ図４（ｂ）に示す様に多くの第１領域３５の組を含んでいる。図４（ｂ）に示す様に、第１領域３５の組は、ａ行１列からｄ行４列までの４×４＝１６の第１領域を含んでいる。以下、各第１領域３５は各行列の符号を付して、第１領域３５ａ１から第１領域３５ｄ４と呼ぶこととする。各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４は、それぞれ第１カメラ１１の撮像素子の１つ画素によって明度の検出が行われる。明度は０から２５５までの２５６階調で表され、例えば、図４（ｂ）に示す第１領域３５ａ１の明度は１５０、３５ｄ１の明度は１０というように第１カメラ１１の撮像素子の各画素によってその明度が検出され、制御部５０のメモリに記憶される。同様に、第２の組み合わせ画像２４の各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４までの明度が制御部５０のメモリに記憶される。
【００１９】
第１領域３５の縦横の長さは、車両用部品２０の欠陥判定基準長さより短く設定されている。例えば、０．３ｍｍが欠陥の判定基準で、これ以上の大きさの傷があると欠陥品と判定する場合には、第１領域の縦横の寸法は０．３ｍｍよりも短く設定される。これよりも領域が広くなってしまうと第１領域３５において正確に欠陥の可能性の有無を判断することができなくなってしまうためである。
【００２０】
一方、図４（ｃ）に示す様に、制御部５０の記憶部の中には、第１領域３５ａ１〜第１領域３５ｄ４に対応する位置の標準明度マップ５１が格納されている。この標準明度マップ５１は第１領域３５ａ１に対応する位置の標準明度５１ａ１が１５０と記憶されている。以下同様に、各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４に対応する各位置の標準明度５１ａ１〜５１ｄ４が記憶されている。この標準明度は、車両用部品２０の色、形などによって様々な数字となる。例えば、白い筐体の表面では、標準明度は２００以上となるし、グレーの表面の場合は１５０程度の明度となり、黒い部分についてはより小さい明度となる。この標準明度は、予め検査した良品を先に述べたような方法で第１、第２の組み合わせ画像２３，２４を形成し、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４ごとに最もその画素の明度を示す度合の大きい明度を標準明度としたマップである。従って、標準明度マップ５１は、第１の組み合わせ画像２３に用いるものと第２の組み合わせ画像２４に用いるものの二種類のマップがある。
【００２１】
制御部５０は、図２のステップＳ１０３に示す様に、先に取得した第１の組み合わせ画像２３の第１領域３５の組の各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の明度と、第１の組み合わせ画像２３の第１領域３５ａ１〜３４ｄ４に対する標準明度５１ａ１〜５１ｄ４とを比較して各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の欠陥強度を決定する。各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の明度は、図５に示すような明度Ｂ0を中心に明度が大きい方向、小さい方向それぞれの方向に向かって、その度数が少なくなるような正規分布をしている。そして、検出した領域の明度が明度Ｂ0から所定の幅ずつ左右にずれるに従って、欠陥強度が大きくなっていく。例えば、図４に示す第１領域ａ１の検出明度は１５０であり、それに対応する標準明度５１ａ１は１５０であるから、検出された欠陥強度は、図５に示すレベル０となる。また、図４に示す第１領域ｄ１の検出明度は１０であり、それに対応する標準明度５１ａ１は１５０であるから、検出された欠陥強度は、図５に示すレベル１０となる。このように、制御部５０は、各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の各欠陥強度を決定していく。そして、制御部５０は、図２のステップＳ１０４に示す様に、順次第１領域３５と標準明度マップ５１とを比較し、順次、欠陥検出領域３５１を設定し、制御部５０は、図２のステップＳ１０５に示す様に、全ての第１領域３５と標準明度マップ５１とを比較するまでこのステップを繰り返す。そして、最終的に図４（ｄ）に示すような欠陥強度マップ６０を生成し、メモリに格納する。制御部５０は、この欠陥強度マップ６０の中で、欠陥強度が所定の値、例えば、レベル５以上となっている領域を欠陥検出領域３５１としてその位置をメモリに記憶する。本実施形態では、図４（ｄ）に示す様に、第１領域３５ｃ４，３５ｄ１〜３５ｄ４が欠陥検出領域３５１となる（欠陥領域設定工程）。
【００２２】
図２のステップＳ１０６に示す様に、全ての第１領域３５と標準明度マップ５１との対比を行った結果、いずれの第１領域３５の欠陥強度が所定の閾値のレベル５以上でない場合には、図２のステップＳ１１２に移動し、その車両用部品２０は良品であると判断する。
【００２３】
一方、先に説明した図４の第１領域３５ｃ４，ｄ１〜ｄ４のようにその欠陥強度レベルが５以上である場合には、これらの第１領域３５は、欠陥検出領域３５１とされ、その座標位置は制御部５０のメモリに格納される。
【００２４】
制御部５０のメモリには、図６（ｂ）に示すような欠陥強度マップ６０が格納されている。制御部５０は、図６（ｃ）に示す様に、欠陥領域３５１よりもその長さ、幅が小さい、第２の領域４１から４９を含む欠陥判定領域４０を規定する。このように、欠陥領域３５１のみでなく、その周囲の領域を含めて欠陥判定領域４０とするのは、欠陥領域３５１の周辺を同時に検査して、精度よく欠陥を特定するためである。図６に示す様に、欠陥判定領域４０は、欠陥領域３５１及びその周囲の領域を含む領域であり、その中に欠陥領域３５１よりも縦、横方向の長さの短い第２領域４１−４９が３行×３列含まれている。本実施形態では、第２領域４１−４９の縦横の寸法はそれぞれ第１領域の縦横の長さのそれぞれ半分、つまり０．１５ｍｍよりも小さくなっている。従って、欠陥判定領域４０の縦、横の長さはそれぞれ第１領域３５或いは欠陥領域３５１の１．５倍ずつの０．４５ｍｍとなっている。また、第２領域４１−４９はそれぞれ第２カメラ１２の撮像素子の１つの画素によって明度を検出される。従って、第２カメラ１２の撮像画素数は第１のカメラの撮像画素数の１．５倍以上の高解像度のカメラである。また、第２カメラ１２はロボットアーム１３に取り付けられて移動することから、振動に強いＣＣＤカメラとし、第１カメラ１１が固定カメラであることから、撮像素子はＣＭＯＳであってもよい。なお、欠陥判定領域４０は、３×３の９領域である必要はなく、例えば、欠陥領域３５１の周囲に第２領域を一つずつ張り出し、４×４の１６領域としてもよいし、より多くの第２領域を含むようにしてもよい。
【００２５】
制御部５０はロボットアーム１３の駆動部１４によってロボットアーム１３を駆動され、先端に取り付けた第２カメラ１２を欠陥領域３５１の上になるように移動させ、図２のステップＳ１０７に示す様に、欠陥判定領域４０の第２領域４１−４９の画像を取得する。各画像の取得の方法は先に説明した第１領域３５の画像の取得方法と同様、左右のライト１５，１６をオンオフして第１、第２の組み合わせ画像を生成する。第２領域の第１、第２の組み合わせ画像は、請求項１に記載の第２画像である（第２画像取得工程）。
【００２６】
そして、図２のステップＳ１０８に示す様に、制御部５０は、先に第１領域３５の欠陥検出を行ったと同様に、各第２領域４１−４９の欠陥強度を決定し、制御部５０の内部に格納した各第２領域４１−４９の位置に対応する第２領域の標準明度マップを使って、第２領域４１−４９の各欠陥強度を決定する。そして、図２のステップＳ１０９に示す様に、欠陥判定領域４０の中に含まれる欠陥強度の平均値を計算し、図２のステップＳ１１０に示す様に、その平均値が所定の閾値、例えば、欠陥強度がレベル５以上となっているかどうかを判断する。そして、この平均値が所定の欠陥強度、例えば、レベル５以上であれば、図２のステップＳ１１３に移動し、その車両用部品２０は不良品であると判断する。一方、図６に示す状態では、その平均値は３．５であり、所定の閾値であるレベル５未満となっている。従って、図６（ｃ）に示したような欠陥強度レベルの分布であった場合には、その欠陥判定領域４０には欠陥がなかったとされる。そして、図２のステップＳ１１１に示す様に、全ての欠陥判定領域４０において、先に述べた平均値が所定の閾値未満であった場合には、図６のステップＳ１１２に移動し、その車両用部品２０は良品であると判断する（欠陥品判断工程）。
【００２７】
以上説明したように、本実施形態の表面検査方法は、検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域３５ごとに欠陥の可能性の有りそうな欠陥領域３５１を見つけ、この欠陥領域３５１及び欠陥領域３５１の周囲を含む領域に、縦方向長さと横方向長さとが第１領域３５よりも短い第２領域４１−４９を含む欠陥判定領域４０を設定し、欠陥判定領域４０の欠陥強度の平均値を計算し、この平均値から良品、不良品の判断を行う。これによって、全体を粗く検査した後、欠陥の存在の可能性のある欠陥領域３５１を含む欠陥判定領域４０のみをより詳しく検査するので、全体を詳しく検査する従来の検査方法よりも検査時間を短縮することができる。また、欠陥を検出する精度を向上させることができることから、良品を不良品と判定してしまうことがなく、製品の歩留まりを向上させることができる。
【符号の説明】
【００２８】
１０ 中心線、１１ 第１カメラ、１２ 第２カメラ、１３ ロボットアーム、１４ 駆動部、１５ 左側ライト、１６ 右側ライト、２０ 車両用部品、２１ 左側照明全体画像、２１ａ 左側照明左側画像、２１ｂ 左側照明右側画像、２２ 右側照明全体画像、２２ａ 右側照明右側画像、２２ｂ 右側照明左側画像、２３ 第１の組み合わせ画像、２４ 第２の組み合わせ画像、３０ 視野、３５ 第１領域、４０ 欠陥判定領域、４１−４９ 第２領域、５０ 制御部、５１ 標準明度マップ、６０ 欠陥強度マップ、１００ 表面検査装置、１０１ 検査台、３５１ 欠陥検出領域。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される内外装品の表面検査の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
取得した画像を処理して表面の凹凸を検査する表面検査方法が用いられている。例えば、自動車のボディーに明暗パターンの照明を照射し、その反射光をＣＣＤカメラで撮像し、撮像した画像のエッジを検出後、画像を二値化してラベリングし、その面積／重心を計算し、この面積を用いて欠陥の判定を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、低倍率対物レンズを用いて、ウェハの表面の検査領域内を走査させて低倍率検査画像を取得し、その画像処理により異常部を検出し、異常部の位置を演算・記憶しておき、次に検出した異常部の位置で高倍率対物レンズを用いて、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を取得し、高倍率検査画像に基づいて正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹（ボイド）であるか凸（コンタミ）であるかを判定するウェハの表面に散在する異常部（ボイド・コンタミ）を検査する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０―３１８９３８号公報
【特許文献２】特開２００４−３１７１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１，２に記載された従来技術の表面検査方法は、いずれも自動車のボディー或いはウェハを移動させてスキャンにより順次画像を取得し、その取得した画像領域ごとに欠陥の判定を行うものである。
【０００６】
ところで、車両に搭載される内外装品のような樹脂成形部品においても表面のキズや凹み或いは変形といった表面欠陥の検査が行われる。このような樹脂成形部品の表面検査においても特許文献１，２に記載された従来技術と同様、スキャンにより樹脂成形部品の画像を順次取得し、取得した画像領域ごとに画像処理を行い欠陥の有無を判定する方法が用いられている。しかし、この方法は、部品全体を詳細に検査することとなることから、時間が掛かってしまうという問題があった。また、時間短縮のために検査を粗くした場合には、欠陥品が出荷されないように、欠陥がありそうだと判断された部品を欠陥品と扱うことになり、微小な欠陥で製品として問題のないものが欠陥品と判断されてしまい、製品の歩留まりが悪くなってしまうという問題があった。
【０００７】
本発明は部品の表面検査において、検査時間の短縮と検査精度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の表面検査方法は、検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって検査対象品の複数の第１領域の画像を第１画像として取得する第１画像取得工程と、
取得した前記第１画像の前記各第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に該第１領域を各欠陥検出領域と設定する欠陥領域設定工程と、縦方向長さと横方向長さとが前記第１領域よりも短い第２領域を１の画素で検出する第２画像検出手段によって前記各欠陥検出領域と前記各欠陥検出領域の周辺を含む欠陥判定領域の複数の第２領域の画像を第２画像として取得する第２画像取得工程と、前記第２画像の各第２領域の欠陥強度が前記所定の閾値以上かどうかを判定し、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域の欠陥強度の平均値を計算し、前記平均値が欠陥強度の前記所定の閾値以上である場合、その検査対象品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の表面検査方法において、前記第１領域、第２領域の各欠陥強度は、各第１領域、各第２領域それぞれの明度が検査対象品に応じて予め設定された各所定の範囲から外れている度合を示すものであること、としても好適である。
【００１０】
本発明の表面検査方法において、前記第１の画像取得工程と前記第２の画像取得工程は、第１方向からの照明による第１方向の側の画像と第１方向の側と反対側の第２方向からの照明による第２方向の側の画像の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像とし、第１方向からの照明による第２方向の側の画像と第２方向からの照明による第１方向の側の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像とし、前記第１の組み合わせ画像と前記第２の組み合わせ画像にそれぞれ含まれる前記各第１領域、前記各第２領域の明度が予め定められた明度の範囲内から離れている度合いにより前記各第１領域、各第２領域の各欠陥強度を決定すること、としても好適である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、部品の表面検査において、検査時間の短縮と検査精度の向上を図ることを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態の表面検査方法が適用される表面検査装置の構成を示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態の表面検査方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態の表面検査方法における画像取得工程を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の表面検査方法における第１画像取得工程と欠陥領域の設定工程を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態の表面検査方法における明度分布と欠陥強度の関係を示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態の表面検査方法における第２画像取得工程と欠陥品判断工程とを示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。本発明の表面検査方法について説明する前に、本発明の表面検査方法の適用される表面検査装置について説明する。図１に示す様に、表面検査装置１００は、検査対象品である車両用部品２０が載置される検査台１０１と、検査台１０１の上方に固定された第１画像取得手段の第１カメラ１１と、検査台１０１の上に載置された車両用部品２０の上を自由に走査できる第２画像取得手段である第２カメラ１２と、第２カメラ１２を車両用部品２０上で移動させるロボットアーム１３と、ロボットアーム１３を駆動する駆動部１４と、車両用部品２０の中心線１０の左右に配置され、画像を取得する際に車両用部品２０を照明する左右のライト１５，１６と、を備えている。各カメラ１１，１２、各ライト１５，１６、駆動部１４とは、制御部５０に接続され、制御部５０の指令によって動作するよう構成されている。ここで、車両用部品２０は、その表面が曲面であり、図１に示す様に、その断面の中央部が盛り上がった形状となっている。制御部５０は、内部に信号処理を行うＣＰＵとプログラムデータや取得した画像データを格納するメモリを備えるコンピュータである。
【００１４】
図２を参照しながら、本実施形態の表面検査方法について説明する。図２のステップＳ１０１に示す様に、制御部５０は、固定されている第１カメラ１１により、図４（ａ）に示す様に、視野３０の中に車両用部品２０全体を入れ、車両用部品２０全体の画像を取得する。この際、制御部５０は、図１に示す様に、左右のライト１５，１６をオンオフさせながら車両用部品２０の画像を取得する（第１画像取得工程）。
【００１５】
図３のステップＳ２０１に示す様に、制御部５０は、図１に示す左側ライト１５を点灯させ、図３のステップＳ２０２に示す様に、第１カメラ１１によって図１に示す車両用部品２０の左側照明全体画像２１を取得して、制御部５０の内部のメモリに格納する。そして、制御部５０は、図３のステップＳ２０３に示す様に左側ライト１５を消灯し、図３のステップＳ２０４に示す様に右側ライト１６を点灯させ、図３のステップＳ２０５に示す様に第１カメラ１１によって図１に示す車両用部品２０の右側照明全体画像２２を取得し、制御部５０のメモリに格納する。
【００１６】
図３のステップＳ２０６に示す様に、制御部５０は、メモリに格納した左側照明全体画像２１から図３の中心線１０の左側の画像を左側照明左側画像２１ａとして抽出し、図３のステップＳ２０７に示す様に、右側照明全体画像２２から図３の中心線１０の右側の画像を右側照明右側画像２２ａとして抽出し、図３のステップＳ２０８、図４（ａ）に示す様に、これらの抽出した画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像２３を生成する。この第１の組み合わせ画像は、図１に示す車両用部品２０の湾曲している左右の各表面と左右の各ライト１５,１６との角度、つまり、光の表面への当たり角度が深い場合の左右の各画像を組み合わせたものである。
【００１７】
また、同様に、制御部５０は、図３のステップＳ２０９に示す様に、メモリに格納した左側照明全体画像２１から右側の画像を左側照明右側画像２１ｂとして抽出し、図３のステップＳ２１０に示す様に、右側照明全体画像２２から左側の画像を右側照明左側画像２２ｂとして抽出し、図３のステップＳ２１１、図４（ａ）に示す様に、これらの抽出した画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像２４を生成する。この第２の組み合わせ画像は、図１に示す車両用部品２０の湾曲している左右の各表面と左右の各ライト１５,１６との角度、つまり、光の表面への当たり角度が浅い場合の左右の各画像を組み合わせたものである。第１領域の第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４は本願請求項１に記載の第１の画像である。
【００１８】
制御部５０は、上記のように、第１、第２の組み合わせ画像２３，２４を生成すると、次に、図２のステップＳ１０２に示す様に、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４の欠陥領域を決定する。図４（ａ）に示す、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４は、それぞれ図４（ｂ）に示す様に多くの第１領域３５の組を含んでいる。図４（ｂ）に示す様に、第１領域３５の組は、ａ行１列からｄ行４列までの４×４＝１６の第１領域を含んでいる。以下、各第１領域３５は各行列の符号を付して、第１領域３５ａ１から第１領域３５ｄ４と呼ぶこととする。各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４は、それぞれ第１カメラ１１の撮像素子の１つ画素によって明度の検出が行われる。明度は０から２５５までの２５６階調で表され、例えば、図４（ｂ）に示す第１領域３５ａ１の明度は１５０、３５ｄ１の明度は１０というように第１カメラ１１の撮像素子の各画素によってその明度が検出され、制御部５０のメモリに記憶される。同様に、第２の組み合わせ画像２４の各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４までの明度が制御部５０のメモリに記憶される。
【００１９】
第１領域３５の縦横の長さは、車両用部品２０の欠陥判定基準長さより短く設定されている。例えば、０．３ｍｍが欠陥の判定基準で、これ以上の大きさの傷があると欠陥品と判定する場合には、第１領域の縦横の寸法は０．３ｍｍよりも短く設定される。これよりも領域が広くなってしまうと第１領域３５において正確に欠陥の可能性の有無を判断することができなくなってしまうためである。
【００２０】
一方、図４（ｃ）に示す様に、制御部５０の記憶部の中には、第１領域３５ａ１〜第１領域３５ｄ４に対応する位置の標準明度マップ５１が格納されている。この標準明度マップ５１は第１領域３５ａ１に対応する位置の標準明度５１ａ１が１５０と記憶されている。以下同様に、各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４に対応する各位置の標準明度５１ａ１〜５１ｄ４が記憶されている。この標準明度は、車両用部品２０の色、形などによって様々な数字となる。例えば、白い筐体の表面では、標準明度は２００以上となるし、グレーの表面の場合は１５０程度の明度となり、黒い部分についてはより小さい明度となる。この標準明度は、予め検査した良品を先に述べたような方法で第１、第２の組み合わせ画像２３，２４を形成し、第１の組み合わせ画像２３、第２の組み合わせ画像２４ごとに最もその画素の明度を示す度合の大きい明度を標準明度としたマップである。従って、標準明度マップ５１は、第１の組み合わせ画像２３に用いるものと第２の組み合わせ画像２４に用いるものの二種類のマップがある。
【００２１】
制御部５０は、図２のステップＳ１０３に示す様に、先に取得した第１の組み合わせ画像２３の第１領域３５の組の各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の明度と、第１の組み合わせ画像２３の第１領域３５ａ１〜３４ｄ４に対する標準明度５１ａ１〜５１ｄ４とを比較して各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の欠陥強度を決定する。各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の明度は、図５に示すような明度Ｂ0を中心に明度が大きい方向、小さい方向それぞれの方向に向かって、その度数が少なくなるような正規分布をしている。そして、検出した領域の明度が明度Ｂ0から所定の幅ずつ左右にずれるに従って、欠陥強度が大きくなっていく。例えば、図４に示す第１領域ａ１の検出明度は１５０であり、それに対応する標準明度５１ａ１は１５０であるから、検出された欠陥強度は、図５に示すレベル０となる。また、図４に示す第１領域ｄ１の検出明度は１０であり、それに対応する標準明度５１ａ１は１５０であるから、検出された欠陥強度は、図５に示すレベル１０となる。このように、制御部５０は、各第１領域３５ａ１〜３５ｄ４の各欠陥強度を決定していく。そして、制御部５０は、図２のステップＳ１０４に示す様に、順次第１領域３５と標準明度マップ５１とを比較し、順次、欠陥検出領域３５１を設定し、制御部５０は、図２のステップＳ１０５に示す様に、全ての第１領域３５と標準明度マップ５１とを比較するまでこのステップを繰り返す。そして、最終的に図４（ｄ）に示すような欠陥強度マップ６０を生成し、メモリに格納する。制御部５０は、この欠陥強度マップ６０の中で、欠陥強度が所定の値、例えば、レベル５以上となっている領域を欠陥検出領域３５１としてその位置をメモリに記憶する。本実施形態では、図４（ｄ）に示す様に、第１領域３５ｃ４，３５ｄ１〜３５ｄ４が欠陥検出領域３５１となる（欠陥領域設定工程）。
【００２２】
図２のステップＳ１０６に示す様に、全ての第１領域３５と標準明度マップ５１との対比を行った結果、いずれの第１領域３５の欠陥強度が所定の閾値のレベル５以上でない場合には、図２のステップＳ１１２に移動し、その車両用部品２０は良品であると判断する。
【００２３】
一方、先に説明した図４の第１領域３５ｃ４，ｄ１〜ｄ４のようにその欠陥強度レベルが５以上である場合には、これらの第１領域３５は、欠陥検出領域３５１とされ、その座標位置は制御部５０のメモリに格納される。
【００２４】
制御部５０のメモリには、図６（ｂ）に示すような欠陥強度マップ６０が格納されている。制御部５０は、図６（ｃ）に示す様に、欠陥領域３５１よりもその長さ、幅が小さい、第２の領域４１から４９を含む欠陥判定領域４０を規定する。このように、欠陥領域３５１のみでなく、その周囲の領域を含めて欠陥判定領域４０とするのは、欠陥領域３５１の周辺を同時に検査して、精度よく欠陥を特定するためである。図６に示す様に、欠陥判定領域４０は、欠陥領域３５１及びその周囲の領域を含む領域であり、その中に欠陥領域３５１よりも縦、横方向の長さの短い第２領域４１−４９が３行×３列含まれている。本実施形態では、第２領域４１−４９の縦横の寸法はそれぞれ第１領域の縦横の長さのそれぞれ半分、つまり０．１５ｍｍよりも小さくなっている。従って、欠陥判定領域４０の縦、横の長さはそれぞれ第１領域３５或いは欠陥領域３５１の１．５倍ずつの０．４５ｍｍとなっている。また、第２領域４１−４９はそれぞれ第２カメラ１２の撮像素子の１つの画素によって明度を検出される。従って、第２カメラ１２の撮像画素数は第１のカメラの撮像画素数の１．５倍以上の高解像度のカメラである。また、第２カメラ１２はロボットアーム１３に取り付けられて移動することから、振動に強いＣＣＤカメラとし、第１カメラ１１が固定カメラであることから、撮像素子はＣＭＯＳであってもよい。なお、欠陥判定領域４０は、３×３の９領域である必要はなく、例えば、欠陥領域３５１の周囲に第２領域を一つずつ張り出し、４×４の１６領域としてもよいし、より多くの第２領域を含むようにしてもよい。
【００２５】
制御部５０はロボットアーム１３の駆動部１４によってロボットアーム１３を駆動され、先端に取り付けた第２カメラ１２を欠陥領域３５１の上になるように移動させ、図２のステップＳ１０７に示す様に、欠陥判定領域４０の第２領域４１−４９の画像を取得する。各画像の取得の方法は先に説明した第１領域３５の画像の取得方法と同様、左右のライト１５，１６をオンオフして第１、第２の組み合わせ画像を生成する。第２領域の第１、第２の組み合わせ画像は、請求項１に記載の第２画像である（第２画像取得工程）。
【００２６】
そして、図２のステップＳ１０８に示す様に、制御部５０は、先に第１領域３５の欠陥検出を行ったと同様に、各第２領域４１−４９の欠陥強度を決定し、制御部５０の内部に格納した各第２領域４１−４９の位置に対応する第２領域の標準明度マップを使って、第２領域４１−４９の各欠陥強度を決定する。そして、図２のステップＳ１０９に示す様に、欠陥判定領域４０の中に含まれる欠陥強度の平均値を計算し、図２のステップＳ１１０に示す様に、その平均値が所定の閾値、例えば、欠陥強度がレベル５以上となっているかどうかを判断する。そして、この平均値が所定の欠陥強度、例えば、レベル５以上であれば、図２のステップＳ１１３に移動し、その車両用部品２０は不良品であると判断する。一方、図６に示す状態では、その平均値は３．５であり、所定の閾値であるレベル５未満となっている。従って、図６（ｃ）に示したような欠陥強度レベルの分布であった場合には、その欠陥判定領域４０には欠陥がなかったとされる。そして、図２のステップＳ１１１に示す様に、全ての欠陥判定領域４０において、先に述べた平均値が所定の閾値未満であった場合には、図６のステップＳ１１２に移動し、その車両用部品２０は良品であると判断する（欠陥品判断工程）。
【００２７】
以上説明したように、本実施形態の表面検査方法は、検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域３５ごとに欠陥の可能性の有りそうな欠陥領域３５１を見つけ、この欠陥領域３５１及び欠陥領域３５１の周囲を含む領域に、縦方向長さと横方向長さとが第１領域３５よりも短い第２領域４１−４９を含む欠陥判定領域４０を設定し、欠陥判定領域４０の欠陥強度の平均値を計算し、この平均値から良品、不良品の判断を行う。これによって、全体を粗く検査した後、欠陥の存在の可能性のある欠陥領域３５１を含む欠陥判定領域４０のみをより詳しく検査するので、全体を詳しく検査する従来の検査方法よりも検査時間を短縮することができる。また、欠陥を検出する精度を向上させることができることから、良品を不良品と判定してしまうことがなく、製品の歩留まりを向上させることができる。
【符号の説明】
【００２８】
１０ 中心線、１１ 第１カメラ、１２ 第２カメラ、１３ ロボットアーム、１４ 駆動部、１５ 左側ライト、１６ 右側ライト、２０ 車両用部品、２１ 左側照明全体画像、２１ａ 左側照明左側画像、２１ｂ 左側照明右側画像、２２ 右側照明全体画像、２２ａ 右側照明右側画像、２２ｂ 右側照明左側画像、２３ 第１の組み合わせ画像、２４ 第２の組み合わせ画像、３０ 視野、３５ 第１領域、４０ 欠陥判定領域、４１−４９ 第２領域、５０ 制御部、５１ 標準明度マップ、６０ 欠陥強度マップ、１００ 表面検査装置、１０１ 検査台、３５１ 欠陥検出領域。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって検査対象品の複数の第１領域の画像を第１画像として取得する第１画像取得工程と、
取得した前記第１画像の前記各第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に該第１領域を各欠陥検出領域と設定する欠陥領域設定工程と、
縦方向長さと横方向長さとが前記第１領域よりも短い第２領域を１の画素で検出する第２画像検出手段によって前記各欠陥検出領域と前記各欠陥検出領域の周辺を含む欠陥判定領域の複数の第２領域の画像を第２画像として取得する第２画像取得工程と、
前記第２画像の各第２領域の欠陥強度が前記所定の閾値以上かどうかを判定し、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域の欠陥強度の平均値を計算し、前記平均値が欠陥強度の前記所定の閾値以上である場合、その検査対象品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、
を有することを特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の表面検査方法であって、
前記第１領域、第２領域の各欠陥強度は、各第１領域、各第２領域それぞれの明度が検査対象品に応じて予め設定された各所定の範囲から外れている度合を示すものであること、
を特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の表面検査方法であって、
前記第１の画像取得工程と前記第２の画像取得工程は、
第１方向からの照明による第１方向の側の画像と第１方向の側と反対側の第２方向からの照明による第２方向の側の画像の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像とし、
第１方向からの照明による第２方向の側の画像と第２方向からの照明による第１方向の側の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像とし、
前記第１の組み合わせ画像と前記第２の組み合わせ画像にそれぞれ含まれる前記各第１領域、前記各第２領域の明度が予め定められた明度の範囲内から離れている度合いにより前記各第１領域、各第２領域の各欠陥強度を決定すること、
を特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【請求項１】
検査対象品の表面に設定される縦方向長さと横方向長さとが表面欠陥の判定基準長さよりも短い第１領域を１つの画素で検出する第１画像取得手段によって検査対象品の複数の第１領域の画像を第１画像として取得する第１画像取得工程と、
取得した前記第１画像の前記各第１領域の欠陥強度が所定の閾値以上の場合に該第１領域を各欠陥検出領域と設定する欠陥領域設定工程と、
縦方向長さと横方向長さとが前記第１領域よりも短い第２領域を１の画素で検出する第２画像検出手段によって前記各欠陥検出領域と前記各欠陥検出領域の周辺を含む欠陥判定領域の複数の第２領域の画像を第２画像として取得する第２画像取得工程と、
前記第２画像の各第２領域の欠陥強度が前記所定の閾値以上かどうかを判定し、各第２領域の欠陥強度が所定の閾値以上と判定された各第２領域の欠陥強度の平均値を計算し、前記平均値が欠陥強度の前記所定の閾値以上である場合、その検査対象品は欠陥品であると判断する欠陥品判断工程と、
を有することを特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の表面検査方法であって、
前記第１領域、第２領域の各欠陥強度は、各第１領域、各第２領域それぞれの明度が検査対象品に応じて予め設定された各所定の範囲から外れている度合を示すものであること、
を特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の表面検査方法であって、
前記第１の画像取得工程と前記第２の画像取得工程は、
第１方向からの照明による第１方向の側の画像と第１方向の側と反対側の第２方向からの照明による第２方向の側の画像の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第１の組み合わせ画像とし、
第１方向からの照明による第２方向の側の画像と第２方向からの照明による第１方向の側の２つの検査対象品の画像を組み合わせて第２の組み合わせ画像とし、
前記第１の組み合わせ画像と前記第２の組み合わせ画像にそれぞれ含まれる前記各第１領域、前記各第２領域の明度が予め定められた明度の範囲内から離れている度合いにより前記各第１領域、各第２領域の各欠陥強度を決定すること、
を特徴とする検査対象品の表面検査方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１３−９２４３０（Ｐ２０１３−９２４３０Ａ）
【公開日】平成２５年５月１６日（２０１３．５．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２３４１０８（Ｐ２０１１−２３４１０８）
【出願日】平成２３年１０月２５日（２０１１．１０．２５）
【出願人】（３０８０１３４３６）小島プレス工業株式会社 (386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１６日（２０１３．５．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月２５日（２０１１．１０．２５）
【出願人】（３０８０１３４３６）小島プレス工業株式会社 (386)
【Ｆターム（参考）】
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