表面欠陥の検査装置
【課題】ワーク表面に存在する表面欠陥と水滴を精度良く判別することにより、表面欠陥の検出精度の向上を実現させた表面欠陥の検査装置を提供する。
【解決手段】表面欠陥の検出対象たるワーク１０の被検査面１０ａに対して照明光を照射する照明装置３と、被検査面１０ａを撮像するカメラ２と、該カメラ２により撮像した画像データを画像処理してワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する画像処理装置４と、を備える表面欠陥検査装置１であって、照明装置３は、被検査面１０ａに対して拡散反射させた照明光である拡散照明光Ｘを照射し、かつ、画像処理装置４は、照明装置３により拡散照明光Ｘが照射された被検査面１０ａをカメラ２により撮像した画像データに基づいて、ワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する。
【解決手段】表面欠陥の検出対象たるワーク１０の被検査面１０ａに対して照明光を照射する照明装置３と、被検査面１０ａを撮像するカメラ２と、該カメラ２により撮像した画像データを画像処理してワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する画像処理装置４と、を備える表面欠陥検査装置１であって、照明装置３は、被検査面１０ａに対して拡散反射させた照明光である拡散照明光Ｘを照射し、かつ、画像処理装置４は、照明装置３により拡散照明光Ｘが照射された被検査面１０ａをカメラ２により撮像した画像データに基づいて、ワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理により表面欠陥を検出する検査装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査対象たるワークの表面をカメラで撮像して画像データを取得し、該画像データを画像処理することによって、ワークにおける表面欠陥の有無を検査することができる検査装置に関する技術が知られている。
このような検査装置においては、表面欠陥の検出精度の向上が望まれている。
例えば、表面欠陥の検出精度を向上させるための技術としては、以下に示す特許文献１および特許文献２に開示された技術が公知となっている。
【０００３】
特許文献１に開示された従来技術では、光源、カメラ、検査対象たるワークの相互の位置関係を変化させて、カメラによって、正反射成分を観察する。つまり、照明の入射角度を変化させながら連続して明度（輝度）を計測することにより、ワークの被検査面における各測定点において、明度が最大となる照明角度（即ち、正反射照明入射角度）が求められ、当該正反射照明入射角度を被検査面の全点において求めることにより、正反射照明入射角度の分布を表す画像が得られる。
【０００４】
また、特許文献２に開示された従来技術では、濃淡画像を原画像として、この原画像に所定の閾値で２値化処理をして２値化画像を得るとともに、所定値以上の輝度値の傾きを抽出する輝度傾き抽出処理をして輝度傾き画像を得る。そして、２値化画像と輝度傾き画像を重ね合わせて欠陥検出用画像を得て、この欠陥検出用画像における２値化画像中の欠陥部画像と輝度傾き画像中の注目部位画像との、形態に係る相互関係が予め求められた８種類のパターンのいずれかに該当するかを判定する。そして、その結果に応じて、欠陥部を検出し、その欠陥部のサイズ等を正確に把握できるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−００９８３８号公報
【特許文献２】特開２００８−１８５４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１および特許文献２に開示された従来技術では、ワークの被検査面に存在する表面欠陥と水滴とを判別することができないため、ワークの被検査面に水滴が付着している場合には、水滴を表面欠陥であると誤判定してしまうことがあった。また、水滴を除去してから検査を行うことも考えられるが、ワークを乾燥させる時間が余分に掛かるため、検査時間の短縮の観点から鑑みて、水滴が付着していても、表面欠陥を精度良く検出できる技術の開発が望まれていた。
【０００７】
本発明は、斯かる現状の課題を鑑みてなされたものであり、ワーク表面に存在する表面欠陥と水滴を精度良く判別することにより、表面欠陥の検出精度の向上を実現させた表面欠陥の検査装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【０００９】
即ち、請求項１においては、表面欠陥の検出対象たるワークの被検査面に対して照明光を照射する照明と、前記被検査面を撮像するカメラと、該カメラにより撮像した画像データを画像処理して前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する画像処理装置と、を備える表面欠陥の検査装置であって、前記照明は、前記被検査面に対して拡散反射させた照明光を照射し、かつ、前記画像処理装置は、前記照明により拡散反射させた照明光が照射された前記被検査面を前記カメラにより撮像した画像データに基づいて、前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１１】
請求項１においては、ワークの被検査面に存在する表面欠陥と水滴を判別して、精度良く表面欠陥を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置の全体構成を示す模式図。
【図２】従来の表面欠陥検査装置の全体構成を示す模式図。
【図３】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置により生成した被検対象物の表面における輝度プロファイルを示す図。
【図４】従来の表面欠陥検査装置により生成した被検対象物の表面における輝度プロファイルを示す図。
【図５】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による棒状のワークの検査状況を示す模式図、（ａ）本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による棒状のワークに対する拡散照明光の照射状況を示す図、（ｂ）棒状のワークに対する解析エリアの設定状況を示す図。
【図６】棒状のワークの表面の範囲Ａにおける輝度プロファイルを示す図。
【図７】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による検査（欠けを検出する場合）の流れを示すフロー図。
【図８】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置により欠けを検出する場合の検査状況を示す図。
【図９】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による検査（バリを検出する場合）の流れを示すフロー図。
【図１０】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置によりバリを検出する場合の検査状況を示す図。
【図１１】従来の表面欠陥検査装置による検査の流れを示すフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、発明の実施の形態を説明する。
まず始めに、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置の全体構成について、図１を用いて説明をする。
図１に示す如く、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１は、被検対象物たるワーク１０の表面（被検査面１０ａ）における表面欠陥５の有無を検査するための装置であり、カメラ２、照明装置３、画像処理装置４等を備えている。
本実施形態では、被検査面１０ａに水滴６が存在する場合を例示している。
【００１４】
カメラ２は、ワーク１０の被検査面１０ａを撮像するための撮像手段であり、例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子を備えている。
カメラ２は、図示しないロボット等により支持されるワーク１０の被検査面１０ａを撮像することができる所定の姿勢で固定される。
【００１５】
カメラ２とともに表面欠陥検査装置１の光学系（撮像系）を構成する照明装置３の発光部位（照明光を発する部位）はドーム状の態様を有しており、そのドーム状の筐体部分の内面に付設された略ドーム状の反射鏡によって反射部３ａを形成する構成としている。そして、略ドーム状の反射部３ａ内の図示しない光源から発せられる光を反射部３ａによって拡散反射させて、反射部３ａの下方に形成された開口部３ｂから、ワーク１０の被検査面１０ａに対して拡散照明光Ｘを照射する構成としている。
【００１６】
またカメラ２は、ドーム状の反射部３ａの中心軸状に形成された中空部３ｃを通してワーク１０の被検査面１０ａを撮像範囲（視野）に捉えることができる。このような構成により、照明装置３は、ワーク１０に対して、カメラ２の視野方向に向けて拡散照明光Ｘを照射することができる構成としている。
【００１７】
さらにカメラ２は、画像処理装置４に接続されている。
画像処理装置４は、カメラ２により撮像した画像データを取り込んで、画像データに画像処理を施したり、あるいは、画像処理を施した画像データに基づいて、表面欠陥の有無を判定したりすることが可能な装置であり、例えば、汎用的なパーソナルコンピュータに画像処理プログラムや欠陥判定プログラム等を組み込んだものにより実現することができる。
【００１８】
ここで、従来の表面欠陥検査装置の全体構成について、図２を用いて説明をする。
図２に示す如く、従来の表面欠陥検査装置２１は、被検対象物たるワーク１０の表面（被検査面１０ａ）における表面欠陥の有無を検査するための装置であり、カメラ２２、照明装置２３、画像処理装置２４等を備えている。
そして、カメラ２２、画像処理装置２４は、本発明に係る表面欠陥検査装置１におけるカメラ２、画像処理装置４と構成が共通している。
【００１９】
カメラ２２とともに表面欠陥検査装置２１の光学系（撮像系）を構成する照明装置２３の発光部位は板状の態様を有しており、照明装置２３は、平板状の発光部２３ａからワーク１０に対して、照明光Ｙを照射することができる構成としている。尚、照明光Ｙは拡散反射させた照明光ではない。
このような構成により、カメラ２２は、ワーク１０の被検査面１０ａにおいて直接反射した光（直接反射光）を撮像することができる。
【００２０】
次に、各表面欠陥検査装置１・２１を用いて撮像した画像データの輝度プロファイルの違いについて、図３および図４を用いて説明をする。
従来の表面欠陥検査装置２１を用いて表面欠陥５と水滴６が存在する被検査面１０ａを撮像し、撮像した画像データから画像処理装置２４によって輝度プロファイルを生成すると、図４に示すような輝度プロファイルが生成される。
【００２１】
従来の表面欠陥検査装置２１によって生成した輝度プロファイルは、表面欠陥５のＬ１上の輝度プロファイルと水滴６のＬ２上の輝度プロファイルは、いずれも、表面欠陥５および水滴６の範囲で全体的に輝度が低下（暗く見える）しており、両者５・６の輝度プロファイルは類似している。
【００２２】
このため、表面欠陥５と水滴６の各輝度プロファイルを比較しても、輝度プロファイルの特徴から、当該画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは水滴６であるのかを判別することが困難である。
【００２３】
一方、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１を用いて表面欠陥５と水滴６が存在する被検査面１０ａを撮像し、撮像した画像データから画像処理装置４によって輝度プロファイルを生成すると、図３に示すような輝度プロファイルが生成される。
【００２４】
本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１によって生成した輝度プロファイルは、表面欠陥５のＬ１上の輝度プロファイルは従来と同様に表面欠陥５の範囲で全体的に輝度が低下（暗く見える）しているが、水滴６のＬ２上の輝度プロファイルは、水滴６の輪郭線の近傍では輝度が低下（暗く見える）しているのに対し、水滴６の中央部分では輝度が上昇する（明るく見える）ようになり、両者５・６の輝度プロファイルの特徴に明らかな違いが確認できる。
【００２５】
このため、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１を用いれば、輝度プロファイルの特徴の差異から、撮像した画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは、水滴６であるのかを判別することができ、水滴６が付着している部位を誤って表面欠陥５であると判断してしまうことを防止できる。
【００２６】
具体的には、画像処理装置４によって、拡散照明光Ｘを照射しつつ撮像した画像データから輝度プロファイルを生成するとともに、生成した輝度プロファイルにおいて見られる表面欠陥５と水滴６の特徴の差異から、撮像した画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは、水滴６であるのかを判別するための判別プログラムを画像処理装置４に組み込むことにより、表面欠陥５と水滴６の判別を実現している。
【００２７】
即ち、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１においては、表面欠陥の検出対象たるワーク１０の被検査面１０ａに対して照明光を照射する照明装置３と、被検査面１０ａを撮像するカメラ２と、該カメラ２により撮像した画像データを画像処理してワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する画像処理装置４と、を備えるものであって、照明装置３は、被検査面１０ａに対して拡散反射させた照明光である拡散照明光Ｘを照射し、かつ、画像処理装置４は、照明装置３により拡散照明光Ｘが照射された被検査面１０ａをカメラ２により撮像した画像データに基づいて、ワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出するものである。
このような構成により、ワーク１０の被検査面１０ａに存在する表面欠陥５と水滴６を判別して、精度良く表面欠陥５を検出することができる。
【００２８】
次に、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワークの表面欠陥を検査する場合の検査方法について、図５および図６を用いて説明をする。
図５（ａ）に示す如く、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワーク１５の表面欠陥の検査を行う場合、照明装置３からワーク１５に対して拡散照明光Ｘを照射すると、図５（ａ）中に示すような範囲Ｗに拡散照明光Ｘが照射される。
【００２９】
ここで、範囲Ｗのうち、ワーク１５の軸心方向に対して左右外側に位置する一定幅の範囲である範囲Ａ内では、図６に示すように、表面欠陥５と水滴６の各輝度プロファイルが類似することが判明している。
そこで、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワーク１５の表面欠陥の検査を行う場合には、範囲Ａを除いた範囲を検出対象範囲Ｂとして、この検出対象範囲Ｂのみに限定して表面欠陥５の検出を行うようにしている。
【００３０】
またこの検出対象範囲Ｂは、図５（ｂ）に示すように、カメラ２の視野方向Ｚを基準として、視野方向Ｚを中心とする一定の角度２αの範囲として設定することができる。
尚、角度αは、棒状のワーク１５の形状（太さ、曲率半径等）に応じて変化するため、検査対象となるワークごとに、角度αの値を設定する。
【００３１】
次に、表面欠陥検査装置１を用いて、欠けやバリ等の種類の欠陥検出を可能にする画像処理のアルゴリズムについて、図７〜図１１を用いて説明をする。
図１１に従来の表面欠陥検査装置における欠陥検出のための画像処理のアルゴリズムを示している。
従来の画像処理のアルゴリズムでは、ワークの表面に存在する凹状の鋳巣や傷等の種類の欠陥を検出することが可能であったが、ワークの外周近傍に存在する欠けやバリ等の種類の欠陥を検出することができなかった。
そこで、表面欠陥検査装置１では、欠けやバリ等の種類の欠陥検出を可能にする画像処理のアルゴリズムを採用している。
【００３２】
図７に示す如く、表面欠陥検査装置１における画像処理のアルゴリズムでは、従来の画像処理のアルゴリズム（図１１参照）に対して、解析対象のエリアの輪郭を直線近似したエッジを生成する工程（後述するＳＴＥＰ−１０４）を加えることによって、欠けの種類の欠陥検出を実現している。
【００３３】
以下、欠けの種類の欠陥を検出するための画像処理のアルゴリズムについて、図７および図８を用いて説明する。
図７および図８に示す如く、まず始めに、カメラ２の視野範囲Ｐにおける画像データを取得して、該画像データを画像処理装置４に入力する（ＳＴＥＰ−１０１）。
【００３４】
次に、画像処理装置４では、入力された画像データを画像処理して、カメラ２の視野範囲Ｐにおいて照明装置３により拡散照明光Ｘが照射されている範囲（以下、照射領域Ｑと呼ぶ）を抽出するとともに、さらに照射領域Ｑにおいて、所定の輝度値以上である範囲Ｒ（以下、解析エリアＲと呼ぶ）を抽出する（ＳＴＥＰ−１０２）。
【００３５】
次に、画像処理装置４では、抽出した解析エリアＲの外形（以下、輪郭エッジＳと呼ぶ）を抽出する（ＳＴＥＰ−１０３）。
そして、抽出した輪郭エッジＳを直線近似することによって、直線近似した輪郭エッジ（以下、良品エッジＴと呼ぶ）を生成する（ＳＴＥＰ−１０４）。
【００３６】
そして、この生成した良品エッジＴの範囲内で、画像データを２値化して欠陥部の抽出を行う（ＳＴＥＰ−１０５）。
また、画像データにおける輝度値の勾配から欠陥部のエッジの抽出を行う（ＳＴＥＰ−１０６）。
そしてさらに、ＳＴＥＰ−１０５における欠陥部の抽出結果とＳＴＥＰ−１０６における欠陥部のエッジの抽出結果の論理積（即ち、ＳＴＥＰ−１０５とＳＴＥＰ−１０６のいずれにおいても抽出された部位）から欠陥候補を検出する（ＳＴＥＰ−１０７）。
【００３７】
次に、検出した欠陥候補に対して、欠陥サイズと真円度の各閾値に基づく判定を行う（ＳＴＥＰ−１０８）。
【００３８】
そして、欠陥サイズと真円度がそれぞれ閾値以内であれば、検出した欠陥候補は欠陥ではないと判定し、当該ワークを良品と判定する（ＳＴＥＰ−１０９）。
または、欠陥サイズと真円度のいずれかが閾値外であれば、検出した欠陥候補は欠陥であると判定し、当該ワークを不良品と判定する（ＳＴＥＰ−１１０）。
尚、この欠けの種類の欠陥を検出可能にする画像処理のアルゴリズムによれば、従来から検出可能であった鋳巣や傷の種類の欠陥を検出することも可能である。
【００３９】
また、表面欠陥検査装置１における欠陥検出のアルゴリズムでは、従来のアルゴリズム（図１１参照）に、良品エッジＴを生成する工程とさらに良品エッジＴのさらに外側に解析対象となるエリアを設定する工程（後述するＳＴＥＰ−２０４−１およびＳＴＥＰ−２０４−２）を加えることによって、バリの種類の欠陥検出を実現している。
【００４０】
以下、バリの種類の欠陥を検出するための画像処理のアルゴリズムについて、図９および図１０を用いて説明する。
図９および図１０に示す如く、まず始めに、カメラ２の視野範囲Ｐにおける画像データを取得して、該画像データを画像処理装置４に入力する（ＳＴＥＰ−２０１）。
【００４１】
次に、画像処理装置４では、入力された画像データを画像処理して、カメラ２の視野範囲Ｐにおける照射領域Ｑを抽出するとともに、さらに照射領域Ｑにおいて、解析エリアＲを抽出する（ＳＴＥＰ−２０２）。
【００４２】
次に、画像処理装置４では、抽出した解析エリアＲの外形である輪郭エッジＳを抽出する（ＳＴＥＰ−２０３）。
そして、抽出した輪郭エッジＳを直線近似することによって、良品エッジＴを生成する（ＳＴＥＰ−２０４−１）。
また、この生成した良品エッジＴの外側に一定幅Ｕの輪郭付近領域Ｖを設定する（ＳＴＥＰ−２０４−２）。
【００４３】
次に、この生成した輪郭付近領域Ｖの範囲内で、画像データを２値化して欠陥部の抽出を行う（ＳＴＥＰ−２０５）。
また、輪郭付近領域Ｖの範囲内の画像データにおける輝度値の勾配から欠陥部のエッジの抽出を行う（ＳＴＥＰ−２０６）。
そしてさらに、ＳＴＥＰ−２０５における欠陥部の抽出結果とＳＴＥＰ−２０６における欠陥部のエッジの抽出結果の論理積（即ち、ＳＴＥＰ−２０５とＳＴＥＰ−２０６のいずれにおいても抽出された部位）から欠陥候補を検出する（ＳＴＥＰ−２０７）。
【００４４】
次に、検出した欠陥候補に対して、欠陥サイズの閾値に基づく判定を行う（ＳＴＥＰ−２０８）。
そして、欠陥サイズが閾値以内であれば、検出した欠陥候補はバリの種類の欠陥ではないと判定し、当該ワークを良品と判定する（ＳＴＥＰ−２０９）。
または、欠陥サイズが閾値外であれば、検出した欠陥候補はバリの種類の欠陥であると判定し、当該ワークを不良品と判定する（ＳＴＥＰ−２１０）。
【００４５】
このように、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１に、本実施形態で示したような画像処理のアルゴリズムを追加することにより、表面欠陥検査装置１は、水滴の影響を受けることなく、欠けやバリの種類の欠陥も検出することが可能になり、欠陥を見逃すことが少ない、よりロバストな検査を実現することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１ 表面欠陥検査装置
２ カメラ
３ 照明装置
４ 画像処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理により表面欠陥を検出する検査装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検査対象たるワークの表面をカメラで撮像して画像データを取得し、該画像データを画像処理することによって、ワークにおける表面欠陥の有無を検査することができる検査装置に関する技術が知られている。
このような検査装置においては、表面欠陥の検出精度の向上が望まれている。
例えば、表面欠陥の検出精度を向上させるための技術としては、以下に示す特許文献１および特許文献２に開示された技術が公知となっている。
【０００３】
特許文献１に開示された従来技術では、光源、カメラ、検査対象たるワークの相互の位置関係を変化させて、カメラによって、正反射成分を観察する。つまり、照明の入射角度を変化させながら連続して明度（輝度）を計測することにより、ワークの被検査面における各測定点において、明度が最大となる照明角度（即ち、正反射照明入射角度）が求められ、当該正反射照明入射角度を被検査面の全点において求めることにより、正反射照明入射角度の分布を表す画像が得られる。
【０００４】
また、特許文献２に開示された従来技術では、濃淡画像を原画像として、この原画像に所定の閾値で２値化処理をして２値化画像を得るとともに、所定値以上の輝度値の傾きを抽出する輝度傾き抽出処理をして輝度傾き画像を得る。そして、２値化画像と輝度傾き画像を重ね合わせて欠陥検出用画像を得て、この欠陥検出用画像における２値化画像中の欠陥部画像と輝度傾き画像中の注目部位画像との、形態に係る相互関係が予め求められた８種類のパターンのいずれかに該当するかを判定する。そして、その結果に応じて、欠陥部を検出し、その欠陥部のサイズ等を正確に把握できるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−００９８３８号公報
【特許文献２】特開２００８−１８５４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１および特許文献２に開示された従来技術では、ワークの被検査面に存在する表面欠陥と水滴とを判別することができないため、ワークの被検査面に水滴が付着している場合には、水滴を表面欠陥であると誤判定してしまうことがあった。また、水滴を除去してから検査を行うことも考えられるが、ワークを乾燥させる時間が余分に掛かるため、検査時間の短縮の観点から鑑みて、水滴が付着していても、表面欠陥を精度良く検出できる技術の開発が望まれていた。
【０００７】
本発明は、斯かる現状の課題を鑑みてなされたものであり、ワーク表面に存在する表面欠陥と水滴を精度良く判別することにより、表面欠陥の検出精度の向上を実現させた表面欠陥の検査装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
【０００９】
即ち、請求項１においては、表面欠陥の検出対象たるワークの被検査面に対して照明光を照射する照明と、前記被検査面を撮像するカメラと、該カメラにより撮像した画像データを画像処理して前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する画像処理装置と、を備える表面欠陥の検査装置であって、前記照明は、前記被検査面に対して拡散反射させた照明光を照射し、かつ、前記画像処理装置は、前記照明により拡散反射させた照明光が照射された前記被検査面を前記カメラにより撮像した画像データに基づいて、前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
【００１１】
請求項１においては、ワークの被検査面に存在する表面欠陥と水滴を判別して、精度良く表面欠陥を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置の全体構成を示す模式図。
【図２】従来の表面欠陥検査装置の全体構成を示す模式図。
【図３】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置により生成した被検対象物の表面における輝度プロファイルを示す図。
【図４】従来の表面欠陥検査装置により生成した被検対象物の表面における輝度プロファイルを示す図。
【図５】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による棒状のワークの検査状況を示す模式図、（ａ）本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による棒状のワークに対する拡散照明光の照射状況を示す図、（ｂ）棒状のワークに対する解析エリアの設定状況を示す図。
【図６】棒状のワークの表面の範囲Ａにおける輝度プロファイルを示す図。
【図７】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による検査（欠けを検出する場合）の流れを示すフロー図。
【図８】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置により欠けを検出する場合の検査状況を示す図。
【図９】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置による検査（バリを検出する場合）の流れを示すフロー図。
【図１０】本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置によりバリを検出する場合の検査状況を示す図。
【図１１】従来の表面欠陥検査装置による検査の流れを示すフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、発明の実施の形態を説明する。
まず始めに、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置の全体構成について、図１を用いて説明をする。
図１に示す如く、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１は、被検対象物たるワーク１０の表面（被検査面１０ａ）における表面欠陥５の有無を検査するための装置であり、カメラ２、照明装置３、画像処理装置４等を備えている。
本実施形態では、被検査面１０ａに水滴６が存在する場合を例示している。
【００１４】
カメラ２は、ワーク１０の被検査面１０ａを撮像するための撮像手段であり、例えばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子を備えている。
カメラ２は、図示しないロボット等により支持されるワーク１０の被検査面１０ａを撮像することができる所定の姿勢で固定される。
【００１５】
カメラ２とともに表面欠陥検査装置１の光学系（撮像系）を構成する照明装置３の発光部位（照明光を発する部位）はドーム状の態様を有しており、そのドーム状の筐体部分の内面に付設された略ドーム状の反射鏡によって反射部３ａを形成する構成としている。そして、略ドーム状の反射部３ａ内の図示しない光源から発せられる光を反射部３ａによって拡散反射させて、反射部３ａの下方に形成された開口部３ｂから、ワーク１０の被検査面１０ａに対して拡散照明光Ｘを照射する構成としている。
【００１６】
またカメラ２は、ドーム状の反射部３ａの中心軸状に形成された中空部３ｃを通してワーク１０の被検査面１０ａを撮像範囲（視野）に捉えることができる。このような構成により、照明装置３は、ワーク１０に対して、カメラ２の視野方向に向けて拡散照明光Ｘを照射することができる構成としている。
【００１７】
さらにカメラ２は、画像処理装置４に接続されている。
画像処理装置４は、カメラ２により撮像した画像データを取り込んで、画像データに画像処理を施したり、あるいは、画像処理を施した画像データに基づいて、表面欠陥の有無を判定したりすることが可能な装置であり、例えば、汎用的なパーソナルコンピュータに画像処理プログラムや欠陥判定プログラム等を組み込んだものにより実現することができる。
【００１８】
ここで、従来の表面欠陥検査装置の全体構成について、図２を用いて説明をする。
図２に示す如く、従来の表面欠陥検査装置２１は、被検対象物たるワーク１０の表面（被検査面１０ａ）における表面欠陥の有無を検査するための装置であり、カメラ２２、照明装置２３、画像処理装置２４等を備えている。
そして、カメラ２２、画像処理装置２４は、本発明に係る表面欠陥検査装置１におけるカメラ２、画像処理装置４と構成が共通している。
【００１９】
カメラ２２とともに表面欠陥検査装置２１の光学系（撮像系）を構成する照明装置２３の発光部位は板状の態様を有しており、照明装置２３は、平板状の発光部２３ａからワーク１０に対して、照明光Ｙを照射することができる構成としている。尚、照明光Ｙは拡散反射させた照明光ではない。
このような構成により、カメラ２２は、ワーク１０の被検査面１０ａにおいて直接反射した光（直接反射光）を撮像することができる。
【００２０】
次に、各表面欠陥検査装置１・２１を用いて撮像した画像データの輝度プロファイルの違いについて、図３および図４を用いて説明をする。
従来の表面欠陥検査装置２１を用いて表面欠陥５と水滴６が存在する被検査面１０ａを撮像し、撮像した画像データから画像処理装置２４によって輝度プロファイルを生成すると、図４に示すような輝度プロファイルが生成される。
【００２１】
従来の表面欠陥検査装置２１によって生成した輝度プロファイルは、表面欠陥５のＬ１上の輝度プロファイルと水滴６のＬ２上の輝度プロファイルは、いずれも、表面欠陥５および水滴６の範囲で全体的に輝度が低下（暗く見える）しており、両者５・６の輝度プロファイルは類似している。
【００２２】
このため、表面欠陥５と水滴６の各輝度プロファイルを比較しても、輝度プロファイルの特徴から、当該画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは水滴６であるのかを判別することが困難である。
【００２３】
一方、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１を用いて表面欠陥５と水滴６が存在する被検査面１０ａを撮像し、撮像した画像データから画像処理装置４によって輝度プロファイルを生成すると、図３に示すような輝度プロファイルが生成される。
【００２４】
本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１によって生成した輝度プロファイルは、表面欠陥５のＬ１上の輝度プロファイルは従来と同様に表面欠陥５の範囲で全体的に輝度が低下（暗く見える）しているが、水滴６のＬ２上の輝度プロファイルは、水滴６の輪郭線の近傍では輝度が低下（暗く見える）しているのに対し、水滴６の中央部分では輝度が上昇する（明るく見える）ようになり、両者５・６の輝度プロファイルの特徴に明らかな違いが確認できる。
【００２５】
このため、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１を用いれば、輝度プロファイルの特徴の差異から、撮像した画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは、水滴６であるのかを判別することができ、水滴６が付着している部位を誤って表面欠陥５であると判断してしまうことを防止できる。
【００２６】
具体的には、画像処理装置４によって、拡散照明光Ｘを照射しつつ撮像した画像データから輝度プロファイルを生成するとともに、生成した輝度プロファイルにおいて見られる表面欠陥５と水滴６の特徴の差異から、撮像した画像データ中の輝度が低下している部位が表面欠陥５であるのか、あるいは、水滴６であるのかを判別するための判別プログラムを画像処理装置４に組み込むことにより、表面欠陥５と水滴６の判別を実現している。
【００２７】
即ち、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１においては、表面欠陥の検出対象たるワーク１０の被検査面１０ａに対して照明光を照射する照明装置３と、被検査面１０ａを撮像するカメラ２と、該カメラ２により撮像した画像データを画像処理してワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出する画像処理装置４と、を備えるものであって、照明装置３は、被検査面１０ａに対して拡散反射させた照明光である拡散照明光Ｘを照射し、かつ、画像処理装置４は、照明装置３により拡散照明光Ｘが照射された被検査面１０ａをカメラ２により撮像した画像データに基づいて、ワーク１０の被検査面１０ａにおける表面欠陥５を検出するものである。
このような構成により、ワーク１０の被検査面１０ａに存在する表面欠陥５と水滴６を判別して、精度良く表面欠陥５を検出することができる。
【００２８】
次に、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワークの表面欠陥を検査する場合の検査方法について、図５および図６を用いて説明をする。
図５（ａ）に示す如く、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワーク１５の表面欠陥の検査を行う場合、照明装置３からワーク１５に対して拡散照明光Ｘを照射すると、図５（ａ）中に示すような範囲Ｗに拡散照明光Ｘが照射される。
【００２９】
ここで、範囲Ｗのうち、ワーク１５の軸心方向に対して左右外側に位置する一定幅の範囲である範囲Ａ内では、図６に示すように、表面欠陥５と水滴６の各輝度プロファイルが類似することが判明している。
そこで、表面欠陥検査装置１を用いて、棒状のワーク１５の表面欠陥の検査を行う場合には、範囲Ａを除いた範囲を検出対象範囲Ｂとして、この検出対象範囲Ｂのみに限定して表面欠陥５の検出を行うようにしている。
【００３０】
またこの検出対象範囲Ｂは、図５（ｂ）に示すように、カメラ２の視野方向Ｚを基準として、視野方向Ｚを中心とする一定の角度２αの範囲として設定することができる。
尚、角度αは、棒状のワーク１５の形状（太さ、曲率半径等）に応じて変化するため、検査対象となるワークごとに、角度αの値を設定する。
【００３１】
次に、表面欠陥検査装置１を用いて、欠けやバリ等の種類の欠陥検出を可能にする画像処理のアルゴリズムについて、図７〜図１１を用いて説明をする。
図１１に従来の表面欠陥検査装置における欠陥検出のための画像処理のアルゴリズムを示している。
従来の画像処理のアルゴリズムでは、ワークの表面に存在する凹状の鋳巣や傷等の種類の欠陥を検出することが可能であったが、ワークの外周近傍に存在する欠けやバリ等の種類の欠陥を検出することができなかった。
そこで、表面欠陥検査装置１では、欠けやバリ等の種類の欠陥検出を可能にする画像処理のアルゴリズムを採用している。
【００３２】
図７に示す如く、表面欠陥検査装置１における画像処理のアルゴリズムでは、従来の画像処理のアルゴリズム（図１１参照）に対して、解析対象のエリアの輪郭を直線近似したエッジを生成する工程（後述するＳＴＥＰ−１０４）を加えることによって、欠けの種類の欠陥検出を実現している。
【００３３】
以下、欠けの種類の欠陥を検出するための画像処理のアルゴリズムについて、図７および図８を用いて説明する。
図７および図８に示す如く、まず始めに、カメラ２の視野範囲Ｐにおける画像データを取得して、該画像データを画像処理装置４に入力する（ＳＴＥＰ−１０１）。
【００３４】
次に、画像処理装置４では、入力された画像データを画像処理して、カメラ２の視野範囲Ｐにおいて照明装置３により拡散照明光Ｘが照射されている範囲（以下、照射領域Ｑと呼ぶ）を抽出するとともに、さらに照射領域Ｑにおいて、所定の輝度値以上である範囲Ｒ（以下、解析エリアＲと呼ぶ）を抽出する（ＳＴＥＰ−１０２）。
【００３５】
次に、画像処理装置４では、抽出した解析エリアＲの外形（以下、輪郭エッジＳと呼ぶ）を抽出する（ＳＴＥＰ−１０３）。
そして、抽出した輪郭エッジＳを直線近似することによって、直線近似した輪郭エッジ（以下、良品エッジＴと呼ぶ）を生成する（ＳＴＥＰ−１０４）。
【００３６】
そして、この生成した良品エッジＴの範囲内で、画像データを２値化して欠陥部の抽出を行う（ＳＴＥＰ−１０５）。
また、画像データにおける輝度値の勾配から欠陥部のエッジの抽出を行う（ＳＴＥＰ−１０６）。
そしてさらに、ＳＴＥＰ−１０５における欠陥部の抽出結果とＳＴＥＰ−１０６における欠陥部のエッジの抽出結果の論理積（即ち、ＳＴＥＰ−１０５とＳＴＥＰ−１０６のいずれにおいても抽出された部位）から欠陥候補を検出する（ＳＴＥＰ−１０７）。
【００３７】
次に、検出した欠陥候補に対して、欠陥サイズと真円度の各閾値に基づく判定を行う（ＳＴＥＰ−１０８）。
【００３８】
そして、欠陥サイズと真円度がそれぞれ閾値以内であれば、検出した欠陥候補は欠陥ではないと判定し、当該ワークを良品と判定する（ＳＴＥＰ−１０９）。
または、欠陥サイズと真円度のいずれかが閾値外であれば、検出した欠陥候補は欠陥であると判定し、当該ワークを不良品と判定する（ＳＴＥＰ−１１０）。
尚、この欠けの種類の欠陥を検出可能にする画像処理のアルゴリズムによれば、従来から検出可能であった鋳巣や傷の種類の欠陥を検出することも可能である。
【００３９】
また、表面欠陥検査装置１における欠陥検出のアルゴリズムでは、従来のアルゴリズム（図１１参照）に、良品エッジＴを生成する工程とさらに良品エッジＴのさらに外側に解析対象となるエリアを設定する工程（後述するＳＴＥＰ−２０４−１およびＳＴＥＰ−２０４−２）を加えることによって、バリの種類の欠陥検出を実現している。
【００４０】
以下、バリの種類の欠陥を検出するための画像処理のアルゴリズムについて、図９および図１０を用いて説明する。
図９および図１０に示す如く、まず始めに、カメラ２の視野範囲Ｐにおける画像データを取得して、該画像データを画像処理装置４に入力する（ＳＴＥＰ−２０１）。
【００４１】
次に、画像処理装置４では、入力された画像データを画像処理して、カメラ２の視野範囲Ｐにおける照射領域Ｑを抽出するとともに、さらに照射領域Ｑにおいて、解析エリアＲを抽出する（ＳＴＥＰ−２０２）。
【００４２】
次に、画像処理装置４では、抽出した解析エリアＲの外形である輪郭エッジＳを抽出する（ＳＴＥＰ−２０３）。
そして、抽出した輪郭エッジＳを直線近似することによって、良品エッジＴを生成する（ＳＴＥＰ−２０４−１）。
また、この生成した良品エッジＴの外側に一定幅Ｕの輪郭付近領域Ｖを設定する（ＳＴＥＰ−２０４−２）。
【００４３】
次に、この生成した輪郭付近領域Ｖの範囲内で、画像データを２値化して欠陥部の抽出を行う（ＳＴＥＰ−２０５）。
また、輪郭付近領域Ｖの範囲内の画像データにおける輝度値の勾配から欠陥部のエッジの抽出を行う（ＳＴＥＰ−２０６）。
そしてさらに、ＳＴＥＰ−２０５における欠陥部の抽出結果とＳＴＥＰ−２０６における欠陥部のエッジの抽出結果の論理積（即ち、ＳＴＥＰ−２０５とＳＴＥＰ−２０６のいずれにおいても抽出された部位）から欠陥候補を検出する（ＳＴＥＰ−２０７）。
【００４４】
次に、検出した欠陥候補に対して、欠陥サイズの閾値に基づく判定を行う（ＳＴＥＰ−２０８）。
そして、欠陥サイズが閾値以内であれば、検出した欠陥候補はバリの種類の欠陥ではないと判定し、当該ワークを良品と判定する（ＳＴＥＰ−２０９）。
または、欠陥サイズが閾値外であれば、検出した欠陥候補はバリの種類の欠陥であると判定し、当該ワークを不良品と判定する（ＳＴＥＰ−２１０）。
【００４５】
このように、本発明の一実施形態に係る表面欠陥検査装置１に、本実施形態で示したような画像処理のアルゴリズムを追加することにより、表面欠陥検査装置１は、水滴の影響を受けることなく、欠けやバリの種類の欠陥も検出することが可能になり、欠陥を見逃すことが少ない、よりロバストな検査を実現することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１ 表面欠陥検査装置
２ カメラ
３ 照明装置
４ 画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面欠陥の検出対象たるワークの被検査面に対して照明光を照射する照明と、
前記被検査面を撮像するカメラと、
該カメラにより撮像した画像データを画像処理して前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する画像処理装置と、
を備える表面欠陥の検査装置であって、
前記照明は、
前記被検査面に対して拡散反射させた照明光を照射し、かつ、
前記画像処理装置は、
前記照明により拡散反射させた照明光が照射された前記被検査面を前記カメラにより撮像した画像データに基づいて、
前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する、
ことを特徴とする表面欠陥の検査装置。
【請求項１】
表面欠陥の検出対象たるワークの被検査面に対して照明光を照射する照明と、
前記被検査面を撮像するカメラと、
該カメラにより撮像した画像データを画像処理して前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する画像処理装置と、
を備える表面欠陥の検査装置であって、
前記照明は、
前記被検査面に対して拡散反射させた照明光を照射し、かつ、
前記画像処理装置は、
前記照明により拡散反射させた照明光が照射された前記被検査面を前記カメラにより撮像した画像データに基づいて、
前記ワークの被検査面における表面欠陥を検出する、
ことを特徴とする表面欠陥の検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１２−１０３２１７（Ｐ２０１２−１０３２１７Ａ）
【公開日】平成２４年５月３１日（２０１２．５．３１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５４２９０（Ｐ２０１０−２５４２９０）
【出願日】平成２２年１１月１２日（２０１０．１１．１２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月３１日（２０１２．５．３１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月１２日（２０１０．１１．１２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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